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群れのインテリジェンス - 基礎と応用 - cover
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群れのインテリジェンス - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

群知能とは
 
自然または人工の、分散型自己組織化システムの集合的な動作は、群知能 (SI) と呼ばれます。 このアイデアは、人工知能に関して行われている研究に使用されています。 1989 年、Gerardo Beni と Jing Wang は、それぞれの研究分野に関連して「セルラー ロボット システム」という表現を初めて使用しました。
 
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:
 
第 1 章: 群インテリジェンス
 
第 2 章: クォーラム センシング
 
第 3 章 : セルオートマトン
 
第 4 章: 複雑なシステム
 
第 5 章: 協調知能
 
第 6 章: 人工免疫システム
 
第 7 章: 分散型人工知能
 
第 8 章: グローバル ブレイン
 
第 9 章: マルチエージェント システム
 
第 10 章: 約束理論
 
(II ) 群れインテリジェンスに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野での群れインテリジェンスの使用に関する実際の例。
 
(IV) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、群知能のテクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の群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。
 
 
Disponível desde: 01/07/2023.
Comprimento de impressão: 99 páginas.

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    相互相関とは何ですか
     
    信号処理では、相互相関は、一方の系列に対する他方の系列の変位の関数としての 2 つの系列の類似性の尺度です。 これは、スライディング ドット積またはスライディング内積とも呼ばれます。 これは、長い信号から短い既知の特徴を検索するために一般的に使用されます。 パターン認識、単一粒子分析、電子断層撮影、平均化、暗号解析、および神経生理学に応用されています。 相互相関は、2 つの関数の畳み込みと本質的に似ています。 信号とそれ自体の相互相関である自己相関では、遅れがゼロのピークが常に存在し、そのサイズが信号のエネルギーになります。
     
    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: 相互相関
     
    第 2 章: 自己相関
     
    第 3 章: 共分散行列
     
    第 4 章: 共分散行列の推定
     
    第 5 章: 相互共分散
     
    第 6 章: 自己共分散
     
    第 7 章: 変分ベイジアン法
     
    第 8 章: 正規ガンマ分布
     
    第 9 章: 期待値最大化アルゴリズム
     
    第 10 章: グリフィスの不等式
     
    (ii) 相互相関に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で相互相関を使用する実際の例。
     
    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相互相関に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    オートノミック・コンピューティング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    オートノミック コンピューティングとは
     
    オートノミック コンピューティング (ac) とは、自己管理機能を持つ分散コンピューティング リソースの利用を指します。 これらのリソースは、ユーザーやオペレーターから根本的な複雑さを隠しながら、予測不可能な変化に適応できます。 2001 年に ibm によって開始されたこの取り組みは、自己管理が可能なコンピューター システムの作成、増大し続けるコンピューティング システム管理の複雑性の克服、および複雑さによってもたらされる障壁を軽減することを最終目標としています。
     
    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:
     
    第 1 章: オートノミック コンピューティング
     
    第 2 章: コンピューター科学者のリスト
     
    第 3 章: アルゴリズムの効率
     
    第 4 章: コンピューター サイエンスの概要
     
    第 5: 自己管理 (コンピュータ サイエンス)
     
    第 6 章: 自律ネットワーク
     
    第 7 章: コンピュータ クラスタ
     
    第 8 章: クラウド コンピューティング
     
    第 9 章: ポリシーベースの管理
     
    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (ii) オートノミック コンピューティ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オートノミック コンピューティングの使用例の実例。
     
    (iv) オートノミック コンピューティングのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類のオートノミック コンピューティング。
     
     
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