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ルールベースのシステム - 基礎と応用 - cover

ルールベースのシステム - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ルールベースのシステムとは
 
ルールベースのシステムは、コンピュータの分野で役立つ方法で情報を理解するために知識を保存および変更するために使用されます。 化学。 人工知能分野のアプリケーションや研究では、頻繁に利用されています。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 以下に関する洞察と検証 トピック:
 
第 1 章: ルールベースのシステム
 
第 2 章: エキスパート システム
 
第 3 章: 推論エンジン
 
第 4 章: コンピュータ サイエンスにおける生産システム
 
第 5 章: ファジー ロジック
 
第 6 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
第 7 章: 遺伝的アルゴリズム
 
第 8: ルールベースの機械学習
 
第 9 章: ロジック プログラミング
 
第 10 章: 字句解析
 
(ii) ルールベースのシステムに関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野でルールベースのシステムを使用する実際の例。
 
(iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ルールベース システムのテクノロジーを 360 度完全に理解します。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のルールベースのシステムに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
 
 
Verfügbar seit: 29.06.2023.
Drucklänge: 131 Seiten.

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    「軍事科学」は、ロボット工学科学の領域における軍事戦略、技術、革新の交差点を理解しようとする専門家、学生、愛好家にとって重要なリソースです。この本は軍事理論と実践を探求し、現代の戦争の複雑さに関する貴重な洞察を提供します。歴史的背景と未来の技術を組み合わせて、軍事の進歩が世界の安全保障をどのように形作るかを読者が理解できるようにします。政治学の学生、ロボット工学の専門家、軍事愛好家のいずれであっても、この本は軍事科学が世界を形作る上で果たす役割についての理解を深めるように設計されています。
     
    章の概要:
     
    1: 軍事科学: この章では、軍事科学の原則と実践の概要を示し、現代の戦争でのその応用を理解するための基礎を築きます。
     
    2: カール・フォン・クラウゼヴィッツ: 最も影響力のある軍事理論家の 1 人であるカール・フォン・クラウゼヴィッツの理論と、戦略と戦争に関する彼の考えを探ります。
     
    3: インドネシア国軍: インドネシア国軍の構造と戦略について理解を深め、地域の安全保障におけるその役割に焦点を当てます。
     
    4: 戦争論: クラウゼヴィッツの代表作「戦争論」を詳細に検討し、現代の軍事戦略との関連性を検証します。
     
    5: 軍事戦略: この章では、ロボット環境における戦争戦術や防衛システムなど、軍事作戦で使用される主要な戦略を概説します。
     
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    15: 軍事理論: この章では、軍事理論の幅広い範囲、その進化、防衛戦略の形成における重要な役割について考察します。
     
    16: ウクライナ陸軍: ウクライナ陸軍の戦略的展開と地域安全保障および軍事防衛における役割について理解を深めます。
     
    17: ロシア軍の欺瞞: ロシアが採用している軍事欺瞞の手法と戦略、および現代の戦争での使用について考察します。
     
    18: 軍事社会学: 軍事組織が社会構造にどのように影響し、社会構造からどのように影響を受けるかに焦点を当て、軍隊と社会の交差点を調べます。
     
    19: 民軍関係: この章では、安定した民主主義体制にとって極めて重要な、軍と民政のダイナミックな関係について説明します。
     
    20: 国際軍事科学協会: 国際軍事科学協会が軍事科学の研究と実践を世界的に推進する役割について学びます。
     
    21: テシェン公爵カール大公: この最終章では、18 世紀の軍事史における重要人物であるカール大公の軍事戦略と遺産について詳しく説明します。
     
    本書の内容は、特にロボット工学の枠組み内で軍事科学と技術の進歩の交差点に関心のある人にとって不可欠です。歴史理論と現代の技術の応用の融合により、世界的な軍事戦略に関する比類のない洞察が提供され、読者は戦争の進化の性質とロボット工学との関係を理解できるようになります。
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  • 画像検索 - ビジュアルデータの力を解き放つ - cover

    画像検索 - ビジュアルデータの力を解き放つ

    Fouad Sabry

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    画像検索とは
     
    画像検索システムは、デジタル画像の大規模なデータベースから画像を閲覧、検索、取得するために使用されるコンピュータ システムです。従来の一般的な画像検索方法のほとんどは、キャプション、キーワード、タイトル、説明などのメタデータを画像に追加する何らかの方法を利用して、注釈単語に対して検索を実行できるようにします。手動で画像に注釈を付けるには、時間と手間がかかり、費用もかかります。これに対処するために、自動画像アノテーションについて大量の研究が行われてきました。さらに、ソーシャル ウェブ アプリケーションとセマンティック ウェブ の増加により、いくつかの ウェブ ベースの画像注釈ツールの開発が促進されました。
     
    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: 画像の検索
     
    第 2 章: 情報の検索
     
    第 3 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 4 章: 自動画像アノテーション
     
    第 5 章: グーグル 画像
     
    第 6 章: 画像メタ検索
     
    第 7 章: ビジュアル検索エンジン
     
    第 8 章: 画像の逆検索
     
    第 9 章:ティンアイ
     
    第 10 章: 画像コレクションの探索
     
    (ii) 画像検索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画像検索の使用例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像検索についての基本的な知識や情報を超えたい人。
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  • アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用 - cover

    アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用

    Fouad Sabry

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    アトラクター ネットワークとは
     
    アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。
     
    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: アトラクター ネットワーク
     
    第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ヘビアン理論
     
    第 4 章: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク
     
    第 6 章: 自己連想記憶
     
    第 7 章: 双方向連想記憶
     
    第 8 章: 競争学習
     
    第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    第 10 章: 動的神経科学
     
    (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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