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数学的最適化 - 基礎と応用 - cover

数学的最適化 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

数学的最適化とは
 
数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: 数学的最適化
 
第 2 章: 昇時曲線
 
第 3 章: カーブ フィッティング
 
第 4 章: 決定論的グローバル最適化
 
第 5 章: 目標プログラミング
 
第 6 章: 最小二乗法
 
第 7 章: プロセスの最適化
 
第 8 章: シミュレーションベースの最適化
 
第 9 章: 変分計算
 
第 10 章: 車両ルート問題
 
(ii) 数学に関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野で数学的最適化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 数理最適化のテクノロジーを 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、愛好家など あらゆる種類の数学的最適化について、基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 07/01/2023.
Print length: 140 pages.

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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 - cover

    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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  • ブロブの検出 - ビジュアルデータのパターンを明らかにする - cover

    ブロブの検出 - ビジュアルデータのパターンを明らかにする

    Fouad Sabry

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    ブロブ検出とは何ですか
     
    コンピューター ビジョンの分野では、ブロブ検出アルゴリズムは、明るさや色の特性などの点で周囲の領域とは異なるデジタル画像内の領域を識別するように設計されています。よりカジュアルな意味では、ブロブとは、特定の品質が一定またはほぼ一定のままである画像の領域です。 blob を構成するすべての点は、何らかの形で互いに比較できると考えることができます。畳み込みの使用は、ブロブ検出に最も頻繁に使用される方法です。
     
    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: ブロブの検出
     
    第 2 章: エッジ検出
     
    第 3 章: キャニーエッジ検出器
     
    第 4 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 5 章: スケール空間
     
    第 6 章: 機能 (コンピュータ ビジョン)
     
    第 7 章: ガウスの違い
     
    第 8 章: コーナー検出
     
    第 9 章: うねの検出
     
    第 10 章: スケール不変特徴演算子
     
    (II) 一般のよくある質問に答える について ブロブの検出。
     
    (III) 多くの分野でブロブ検出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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のブロブ検出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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