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モバイルマッピング - コンピュータービジョンで空間インテリジェンスを解き放つ - cover

モバイルマッピング - コンピュータービジョンで空間インテリジェンスを解き放つ

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

モバイル マッピングとは
 
モバイル マッピングは、通常、さまざまな 全地球測位衛星システム、写真、レーダー、レーザー、光の検出と測距 が搭載されたモバイル車両から地理空間データを収集するプロセスです。または任意の数のリモート センシング システム。このようなシステムは、モバイル プラットフォームに搭載された時間同期ナビゲーション センサーと画像センサーの統合アレイで構成されます。このようなシステムからの主な出力には、全地球測位衛星システム データ、デジタル マップ、地理参照された画像とビデオが含まれます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: モバイル マッピング
 
第 2 章: 数値標高モデル
 
第 3 章: 画像分析
 
第 4 章: 写真測量
 
第 5 章: 地理情報学
 
第 6 章: 三次元 スキャン
 
第 7 章: ジオリファレンス
 
第 8 章: 地理空間データ抽象化ライブラリ
 
第 9 章: ソケットセット
 
第 10 章: イルウィス
 
(ii) モバイル マッピングに関するよくある質問に答えます。
 
(iii) ) さまざまな分野でのモバイル マッピングの使用例の実例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のモバイル マッピングに関する基本的な知識や情報をさらに詳しく知りたい人。
Disponible depuis: 05/05/2024.
Longueur d'impression: 78 pages.

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    人間の強化とは
     
    「人間の強化」という用語は、人間の能力を向上させるために、自然、人工、または技術的手段を使用して人体を改造するプロセスを指します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    章 1: 人間の強化
     
    第 2 章: トランスヒューマニズム
     
    第 3 章: 超人的
     
    第 4 章: 人間の遺伝子の強化
     
    第 5 章: ニューロハッキング
     
    第 6 章: 知能の増幅
     
    第 7 章: 向知性薬
     
    第 8 章: 神経強化
     
    第 9 章: 指向性進化 (トランスヒューマニズム)
     
    第 10 章: トランスヒューマニストの政治
     
    (ii) 人間の強化に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 人間の強化を用途に使用する実際の例
     
    (iv) 人間強化技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    誰 この本の対象者は
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類の人間力向上のために基本的な知識や情報を超えたいと考えている人です。
     
     
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  • 音声認識 - 音声認識がどのように混乱を引き起こすか - cover

    音声認識 - 音声認識がどのように混乱を引き起こすか

    Fouad Sabry

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    音声認識とは
     
    コンピュータサイエンスと計算言語学は、音声認識と呼ばれるサブフィールドを生み出しました。これは、方法論と技術の開発に焦点を当てた学際的な分野です。コンピュータが話し言葉を認識してテキストに変換できるようにします。これの主な利点は、テキストを検索できることです。自動音声認識(ASRと略されることもあります)は、コンピューター音声認識や音声テキスト(STT)と同様に、その別名です。コンピュータサイエンス、言語学、およびコンピュータエンジニアリングの領域はすべて、知識と研究を取り入れることで表されます。音声合成は、物事を逆方向に行うプロセスです。
     
    どのようにメリットがありますか
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:音声認識
     
    第2章:計算言語学
     
    第3章:自然言語処理
     
    第4章:音声処理
     
    第5章:音声合成
     
    第6章:ベクトル量子化
     
    第7章:パターン認識
     
    第8章:ローレンスラビナー
     
    第9章:反復ニューラルネットワーク
     
    第10章:ジュリアス(ソフトウェア)
     
    第11章:長期短期記憶
     
    第12章:時間遅延ニューラルネットワーク
     
    第13章:人工ニューラルネットワークの種類
     
    第14章:ディープラーニング
     
    第15章:ネルソンモーガン
     
    第16章:シンシー
     
    第17章:機械学習の概要
     
    第18章:スティーブヤング(学術)
     
    第19章:トニーロビンソン(音声認識)
     
    第20章:音声コンピューティング
     
    第21章:Joseph Keshet
     
    (II)回答音声認識に関する一般的なトップの質問。
     
    (III)多くの分野での音声認識の使用に関する実例。
     
    (IV)簡単に説明するための17の付録266音声認識のテクノロジーを360度完全に理解するための各業界のテクノロジー。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の音声認識のための基本的な知識や情報を超えたい人。
    Voir livre