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視覚センサーネットワーク - コンピューター ビジョンにおける視覚センサー ネットワークの力を探る - cover

視覚センサーネットワーク - コンピューター ビジョンにおける視覚センサー ネットワークの力を探る

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

視覚センサーネットワークとは
 
視覚センサー ネットワーク、スマート カメラ ネットワーク、またはインテリジェント カメラ ネットワークは、さまざまな視点からのシーンの画像を処理、データ交換し、個々の画像よりも有用な形式に融合できる、空間的に分散されたスマート カメラ デバイスのネットワークです。視覚センサー ネットワークはワイヤレス センサー ネットワークの一種であり、後者の理論と応用の多くは前者に当てはまります。ネットワークは通常、ローカル画像処理、通信、保存機能を備えたカメラ自体と、場合によっては複数のカメラからの画像データがさらに処理され融合される 1 つ以上の中央コンピュータで構成されます。視覚センサー ネットワークは、特定のクエリを使用して大量のデータを目的の情報に抽出できるように、ユーザーにいくつかの高レベルのサービスも提供します。
 
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: 視覚センサー ネットワーク
 
第 2 章: コンピュータ ビジョン
 
第 3 章: スマートダスト
 
第 4 章: ワイヤレス センサー ネットワーク
 
第 5 章: スマートカメラ
 
第 6 章: センサーフュージョン
 
第 7 章: エッジ コンピューティング
 
第 8 章: 屋内測位システム
 
第 9 章: センサーグリッド
 
第 10 章: 視覚的なプライバシー
 
(ii) 視覚センサー ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野における視覚センサー ネットワークの使用例。
 
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視覚センサー ネットワーク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。
Disponible desde: 05/05/2024.
Longitud de impresión: 81 páginas.

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    自然言語処理 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    自然言語処理とは
     
    自然言語処理 (nlp) は、言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のサブ分野であり、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。 、具体的には、大量の自然言語データを処理および分析できるようにコンピューターをトレーニングする方法について説明します。 nlp は、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てた学際的なサブフィールドです。 最終的な目標は、文書内で使用されている言語の文脈上の複雑さを含め、文書の内容を「理解」できるコンピューターを手に入れることです。 その後、システムは文書自体を分類して整理するだけでなく、文書内に含まれる情報や洞察を正確に抽出できるようになります。
     
    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: 自然言語処理の概要
     
    第 2 章: トークン化とテキストの正規化
     
    第 3 章: 品詞のタグ付け
     
    第 4 章: 解析と構文ツリー
     
    第 5 章: 固有表現の認識
     
    第 6 章: 感情分析
     
    第 7 章: 機械翻訳
     
    第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル
     
    第 9 章: 自然言語処理のための深層学習
     
    第 10 章: 対話システムとチャットボット
     
    (ii) 自然言語処理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での自然言語処理の使用例の実例 .
     
    (iv) 自然言語処理テクノロジーを 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。
     
    これは誰ですか この本の対象者: 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自然言語処理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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  • ファジィ集合理論 - 基礎と応用 - cover

    ファジィ集合理論 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ファジー集合理論とは
     
    数学の分野では、ファジー集合は、さまざまな程度のメンバーシップを持つ構成要素を含む集合として定義されます。 Lotfi A. Zadeh は 1965 年にファジー集合の概念を独自に開発し、伝統的な集合の概念の拡張として世界に提示しました。この同じ時期に、Salii (1965) は彼が言及したより広範な種類の構造を定義しました。 L関係として。 彼はこの構造を抽象代数の枠組みで調べました。 ファジィ関係は現在ファジィ数学全体で利用されており、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野で応用されており、L が単位間隔 [0, 1] の場合の L リレーションの特別な例です。 ファジィ関係は、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野に応用できます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: ファジー集合
     
    第 2 章: カルーザ?クライン理論
     
    第 3 章: ディラック方程式
     
    第 4 章: 応力?エネルギー テンソル
     
    第 5 章: ファジィ制御システム
     
    第 6 章: 測定可能な基数
     
    第 7 章: ラドン?ニコジム定理
     
    第 8 章: 安定分布
     
    第 9 章: 4 勾配
     
    第 10 章: ピアソン分布
     
    (II) ファジィ集合論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ファジィ集合論の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のファジィ集合論に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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