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シェーディング - コンピューター ビジョンにおける画像シェーディングの探求 - cover

シェーディング - コンピューター ビジョンにおける画像シェーディングの探求

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

シェーディングとは
 
シェーディングとは、暗さのレベルを変化させることによって 三次元 モデルまたはイラストにおける奥行き知覚を表現することを指します。シェーディングは、オブジェクトの表面上の光の局所的な動作を近似しようとするものであり、光のグローバルな動作に分類されるシャドウ マッピングやシャドウ ボリュームなどの影を追加する手法と混同しないでください。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: シェーディング
 
第 2 章: グーロー シェーディング
 
第 3 章: フォン シェーディング
 
第 4 章: ピクセルごとのライティング
 
第 5 章: ブリンフォン反射モデル
 
第 6 章: コンピュータ グラフィックス ライティング
 
第 7 章: シェーダー
 
第 8 章: 頂点法線
 
第 9 章: テクスチャ マッピング
 
第 10 章: レンダリング(コンピューター グラフィックス)
 
(ii) シェーディングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野でのシェーディングの使用例の実例。
 
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シェーディング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: 05.05.2024.
Drucklänge: 74 Seiten.

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    アトラクター ネットワークとは
     
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    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。
     
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    11: 暗号通貨:暗号通貨の幅広い概要を解説し、その進化と、特にイーサリアムクラシックをはじめとするエコシステムにおける重要な役割に焦点を当てます。
     
    12: プルーフ・オブ・ワーク:プルーフ・オブ・ワークと、イーサリアムクラシックのようなブロックチェーンネットワークのセキュリティと整合性を維持する上でのその重要性について技術的に考察します。
     
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    14: アイビー(分散型台帳):アイビーの分散型台帳技術を分析し、イーサリアムクラシックと比較しながら、それぞれの強みについて考察します。
     
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    16: プライバシーとブロックチェーン:本章では、ブロックチェーンシステムにおけるプライバシーに関する懸念事項と、イーサリアムクラシックがこれらの問題にどのように対処しているかを掘り下げます。
     
    17: 暗号通貨ウォレット:暗号通貨ウォレットの重要性、イーサリアムクラシックとの統合、そしてデジタル資産のセキュリティ確保における役割について考察します。
     
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    19: イーサリアムクラシック:イーサリアムクラシックの包括的な概要、その起源、イーサリアムからの分離、そして今日の暗号通貨業界における役割について考察します。
     
    20: 分散型アプリケーション:この章では、分散型アプリケーション(DApps)とその重要性の高まり、そしてイーサリアムクラシックのエコシステム内での機能について考察します。
     
    21: ビットコインプロトコル:ビットコインプロトコルがイーサリアムクラシックに及ぼす影響を検証し、両者に共通する技術的基盤を示します。
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  • プロセスマイニング - 基礎と応用 - cover

    プロセスマイニング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    プロセス マイニングとは
     
    プロセス マイニングは、データ サイエンスとプロセス管理の分野を関連付けて、イベント ログに基づいた運用プロセスの研究をサポートするアプローチの集合です。 これらの技術は、企業のビジネス プロセスの改善を支援するために開発されました。 プロセス マイニングの目的は、イベント データから洞察を導き出し、適切なアクションを実行することです。 イベント データの可用性とプロセス改善を達成したいという願望は、データ サイエンスの重要な要素であるプロセス マイニングの原動力となります。 プロセス マイニングのアプローチでは、個人、マシン、組織が実際に何を行っているかを実証するためにイベント データが利用されます。 プロセス マイニングにより、運用プロセスがたどる実行パスを特定し、これらのプロセスによって生じるパフォーマンスとコンプライアンスの問題に対処するために利用できる新たな洞察が得られます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: プロセス マイニング
     
    第 2 章: ワークフロー
     
    第 3: イベント駆動型プロセス チェーン
     
    第 4 章: ビジネス プロセス管理
     
    第 5 章: シーケンシャル パターン マイニング
     
    第 6 章: ビジネス プロセス検出
     
    第 7 章: アルファ アルゴリズム
     
    第 8 章: 適合性チェック
     
    第 9 章: 意思決定マイニング
     
    第 10 章: アーティファクト中心のビジネス プロセス モデル
     
    (ii) プロセス マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのプロセス マイニングの使用例の実例。
     
    (iv) プロセス マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、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。
     
    本書の対象者
     
    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プロセス マイニング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。
     
     
    Zum Buch