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マルチスペクトルイメージング - スペクトルのロックを解除: コンピューター ビジョンの進歩 - cover
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マルチスペクトルイメージング - スペクトルのロックを解除: コンピューター ビジョンの進歩

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

マルチスペクトルイメージングとは
 
マルチスペクトル イメージングは、電磁スペクトル全体の特定の波長範囲内の画像データをキャプチャします。 波長はフィルターで分離したり、可視光の範囲を超える周波数、つまり赤外線や紫外線などの特定の波長に敏感な機器を使用して検出したりできます。 これにより、人間の目が赤、緑、青の可視受容体で捉えることができない追加情報を抽出できるようになります。 元々は軍事目標の特定と偵察のために開発されました。 初期の宇宙ベースのイメージング プラットフォームには、海岸の境界、植生、地形に関連する地球の詳細をマッピングするために、マルチスペクトル イメージング技術が組み込まれていました。 マルチスペクトル イメージングは文書や絵画の分析にも使用されています。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: マルチスペクトルイメージング
 
第 2 章: 赤外線
 
第 3 章: リモートセンシング
 
第 4 章: サーモグラフィカメラ
 
第 5 章: 衛星画像
 
第 6 章: スペクトル シグネチャ
 
第 7 章: スペクトルイメージング
 
第 8 章: ハイパースペクトル イメージング
 
第 9 章: ケミカルイメージング
 
第 10 章: 正規化された差異植生指数
 
(ii) マルチスペクトル イメージングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野におけるマルチスペクトル イメージングの使用例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のマルチスペクトル イメージングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
Disponível desde: 12/05/2024.
Comprimento de impressão: 103 páginas.

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  • 狭い人工知能 - 基礎と応用 - cover

    狭い人工知能 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    狭い人工知能とは
     
    「弱い人工知能」という用語は、心のほんの一部だけを組み込んだ ai、または焦点を絞っただけの ai を指します。 単一の特定のタスクを実行することについて。 ジョン・サールによれば、それは「心についての仮説を検証するのには役立つだろうが、実際には心ではない」という。 あまり強力ではない人工知能は、情報を記憶し、周囲を感知し、簡単な問題の解決策を見つけるなど、人間が単純なタスクを実行する方法を再現しようとします。 一方、強力な人工知能は、テクノロジーを利用して、自ら考えて学習することができます。 コンピュータは、アルゴリズムなどの技術や過去の知識を活用することで、人間と同じような独自の考え方を構築することが可能です。 非常に高度な人工知能システムは現在、最初に開発した人間の助けなしで機能する方法を学習しています。 弱い人工知能は自分で考えることができません。 できることは、観察して学習できる物理的な動作を模倣することだけです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) についての洞察と検証。 次のトピック:
     
    第 1 章: 弱い人工知能
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: チャットボット
     
    第 4 章: マシン 学習
     
    第 5 章: インテリジェント エージェント
     
    第 6 章: 人工知能の歴史
     
    第 7 章: 人工知能の応用
     
    第 8 章 : チューリング テスト
     
    第 9 章: 人工知能の用語解説
     
    第 10 章: 説明可能な人工知能
     
    (ii) 狭い人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での狭い人工知能の使用に関する現実世界の例。
     
    (iv) 360 の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 - 程度の狭い人工知能のテクノロジーを完全に理解している方。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類の狭い人工知能に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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