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手段目的分析 - 基礎と応用 - cover

手段目的分析 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

手段目的分析とは
 
手段目的分析 (mea として知られる) は、人工知能 (ai) で広く使用されている問題解決方法です。 ai プログラムでの検索を制限する目的。
 
メリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 手段目的分析
 
第 2 章: 因果階層分析
 
第 3 章: 知識表現と推論
 
第 4 章: 自動推論
 
第 5 章: インテリジェント制御
 
第 6 章: 認知負荷
 
第 7 章: 数学的証明
 
第 8 章: ポリテリー
 
第 9 章: ギャップ分析
 
第 10 章: 山登り
 
(ii) 平均に関する一般のよくある質問に答えると、分析が終わります。
 
(iii) 多くの分野における手段目的分析の実際の使用例。
 
(iv) 手段目的分析のテクノロジーを 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 いかなる手段を使っても分析は終了します。
 
 
Disponibile da: 29/06/2023.
Lunghezza di stampa: 74 pagine.

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    線描画アルゴリズムとは
     
    コンピュータ グラフィックスにおいて、線描画アルゴリズムは、ピクセルベースのディスプレイやピクセルベースのディスプレイなどの個別のグラフィック メディア上の線分を近似するためのアルゴリズムです。プリンター。このようなメディアでは、線画を近似する必要があります。基本的なアルゴリズムは、ラインを 1 色でラスタライズします。複数のカラー グラデーションをより適切に表現するには、空間アンチエイリアシングという高度なプロセスが必要です。
     
    メリット
     
    (I) に関する洞察と検証次のトピック:
     
    第 1 章: 線描画アルゴリズム
     
    第 2 章: ブレゼンハム の線アルゴリズム
     
    第 3 章: ξオリン・ウー の線アルゴリズム
     
    第 4 章: デジタル微分アナライザー (グラフィック アルゴリズム)
     
    第 5 章: 中点円アルゴリズム
     
    第 6 章: 2 寸法 コンピューター グラフィックス
     
    第 7 章: デジタル ジオメトリ
     
    第 8 章: ハフ変換
     
    第 9 章: レイ キャスティング
     
    第 10 章: ガウス関数
     
    (II) 一般のよくある質問に答える線描画アルゴリズムについて。
     
    (III) さまざまな分野での線描画アルゴリズムの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    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線描画アルゴリズムに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    14: 磁気標的キャリア: 薬物を腫瘍部位に直接誘導することで精密癌治療を実現する上での磁気標的キャリアの役割を調べます。
     
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    16: アルギニルグリシルアスパラギン酸: アルギニルグリシルアスパラギン酸などのペプチドを使用してナノ粒子の結合と癌細胞の標的を改善し、治療結果を向上させる方法について学びます。
     
    17: 血管新生阻害剤: ナノ粒子が血管新生阻害剤として作用し、新しい血管の形成を防ぐことで腫瘍の成長を阻害する仕組みを調べます。
     
    18: ナノ医療: がん治療におけるナノ医療の幅広い影響について掘り下げ、ナノ粒子が主流の治療にどのように取り入れられているかに焦点を当てます。
     
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  • 画像検索 - 基礎と応用 - cover

    画像検索 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    画像検索とは
     
    デジタル画像の膨大なコレクションから画像を参照、検索、取得するために使用されるコンピュータ システムは、画像検索システムと呼ばれます (画像検索システムと呼ばれることもあります)。 IRMSと略されます)。 注釈語に対して画像検索を実行するために、現在使用されている従来の広く普及している方法の大部分は、画像自体に情報を追加することを含んでいる。 このメタデータは、キャプション、キーワード、タイトル、または説明の形式を取ることができます。 画像に手動で注釈を付けるには、多大な時間、労力、費用がかかります。 その結果、自動画像注釈方法の開発に多大な労力と研究が費やされてきました。 さらに、セマンティック Web だけでなくソーシャル Web アプリの普及も、Web ベースの多数の画像注釈ツールの開発の原動力となっています。
     
    メリット 
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 画像の取得
     
    第 2 章: 情報の取得
     
    第 3 章: MPEG-7
     
    第 4 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 5 章: 画像の自動注釈
     
    第 6 章: 画像オーガナイザー
     
    第 7 章: Google 画像
     
    第 8 章: 画像メタ検索
     
    第 9 章: メタデータ
     
    第 10 章: 画像の逆検索
     
    (II) 画像検索に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野における画像検索の使用例の実例。
     
    (IV) ) 画像検索技術を 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興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、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と考えている人。
     
     
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