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ラドン変換 - ビジュアルデータに隠されたパターンを明らかにする - cover

ラドン変換 - ビジュアルデータに隠されたパターンを明らかにする

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ラドン変換とは
 
数学におけるラドン変換は、平面上で定義された関数 f を、平面上で定義された関数 Rf に変換する積分変換です。 次元) 平面内の線の空間。特定の線での値は、その線にわたる関数の線積分に等しい。 この変換は 1917 年にヨハン ラドンによって導入され、逆変換の公式も提供されました。 ラドンはさらに、積分が平面上で行われる 3 次元での変換の公式を含めました。 それは後に高次元のユークリッド空間に一般化され、積分幾何学の文脈においてより広範に適用されました。 ラドン変換の複雑な類似物は、ペンローズ変換として知られています。 ラドン変換は、オブジェクトの断面スキャンに関連付けられた投影データから画像を作成する断層撮影に広く適用できます。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ラドン変換
 
第 2 章: フーリエ変換
 
第 3 章: ベッセル 関数
 
第 4 章: 畳み込み定理
 
第 5 章: 離散フーリエ変換
 
第 6 章: フーリエ級数
 
第 7 章: による積分 パーツ
 
第 8 章: 分数フーリエ変換
 
第 9 章: メリン変換
 
第 10 章: ポアソン カーネル
 
(II) ラドン変換に関する一般公開のトップ質問。
 
(III) さまざまな分野でのラドン変換の実際の使用例。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のラドン変換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。
 
 
 
 
Verfügbar seit: 28.04.2024.
Drucklänge: 176 Seiten.

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    章の概要:
     
    1: 自己複製: 自己複製の核となる概念とナノテクノロジーにおけるその重要性を探ります。
     
    2: け. エリック ドレクスラー: 自己複製システムの基礎を築いたドレクスラーの先駆的な研究を詳しく調べます。
     
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    幹細胞療法 - 病気を治療または予防するための損傷した細胞の修復

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    幹細胞療法とは
     
    患者自身の幹細胞を使用して、病気や状態を治癒または予防することは、幹細胞療法として知られる方法です. 2016年現在、造血幹細胞移植は、幹細胞を用いて有効性が示されている唯一の治療法です。骨髄移植は、この手順に使用される最も一般的な方法です。ただし、細胞は臍帯血から抽出することもできます。現在、幹細胞の多様な供給源を確立し、幹細胞療法を神経変性障害や糖尿病や心臓病などの病気に使用するための研究が行われています。さらに、新しい幹細胞ソースを生成するための研究が行われています。
     
    この本からどのように利益を得るか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 幹細胞治療
     
    第 2 章: 幹細胞
     
    第 3 章: 骨髄
     
    第 4 章: 造血幹細胞移植
     
    第 5 章: 胚性幹細胞
     
    第 6 章: 再生医療
     
    第 7 章: 細胞療法
     
    第 8 章: 臍帯血液
     
    第 9 章: 成体幹細胞
     
    第 10 章: 幹細胞株
     
    第 11 章: 膝軟骨置換療法
     
    第 12 章: 心筋形成術
     
    第 13 章: 関節軟骨修復のための幹細胞移植
     
    第 14 章: 間葉系幹細胞
     
    第 15 章: 間葉系幹細胞の臨床的使用
     
    第 16 章: ミューズ細胞
     
    第 17 章: 郭梅
     
    第 18 章: 脊髄損傷研究
     
    第 19 章: 幹細胞セクレトーム
     
    第 20 章: シモン・スラヴィン
     
    第 21 章: 幹細胞脂肪移植する
     
    (ii) 幹細胞療法に関するよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での幹細胞療法の使用に関する実際の例
     
    (iv) 幹細胞療法の技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新しい技術を簡潔に説明する 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、およびあらゆる種類の幹細胞療法に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    発達ロボティクス - 基礎と応用

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    発達ロボット工学とは
     
    新しい能力と新しい知識の生涯にわたる無制限の学習を可能にする発達メカニズム、構造、制限を探求しようとする科学分野 具現化された機械の中で。 このトピックは、エピジェネティック ロボット工学と呼ばれることもあります。 DevRob としても知られる開発ロボット工学は、開発ロボット工学の下位分野です。 人間の子供の場合と同様、学習は累積的であり、徐々に複雑さが増していくことが期待されます。 また、人間の子供の場合と同様に、社会的接触と組み合わせた世界の自己探索からもたらされると予想されます。 標準的な方法論的アプローチには、発達心理学、神経科学、発生生物学および進化生物学、言語学などの分野で開発された人間と動物の発達の理論から始めることが含まれます。 これらの理論は形式化されてロボットに実装され、研究者はこれらの理論の拡張または変形を探索する場合があります。 研究者はロボットで実験を行うことで、これらのモデルの妥当性をテストできます。 その結果、発生ロボット工学は、人間と動物の発生理論に関するフィードバックと革新的な仮説の両方を研究者に提供します。
     
    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:
     
    第 1 章: 発達ロボット工学
     
    第 2 章: 計算言語学
     
    第 3 章: 人間中心のコンピューティング
     
    第 4 章: 計算知能
     
    第 5 章: コグニティブ アーキテクチャ
     
    第 6 章: コグニティブ ロボティクス
     
    第 7 章: ロボット学習
     
    第 8 章: デモンストレーションによるプログラミング
     
    第 9 章: 領域全般の学習
     
    第 10 章: 身体的認知
     
    (II) 以下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開発ロボティクスの実際の使用例。
     
    (IV) 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。 開発ロボット技術を 360 度完全に理解している人。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のロボット開発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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