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シンボリック人工知能 - 基礎と応用 - cover

シンボリック人工知能 - 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

記号的人工知能とは
 
人工知能の分野では、「記号的人工知能」という用語は、人工知能研究におけるすべての手法の集合を指します。 問題、ロジック、検索の高レベルの記号 (人間が読める) 表現について。 つまり、記号的人工知能とは、人工知能研究におけるあらゆる手法を集めた名称です。 シンボリック AI は、知識ベース システム、シンボリック数学、自動定理証明器、オントロジー、セマンティック Web、自動計画およびスケジューリング システムなどのアプリケーションを作成しました。 これには、ロジック プログラミング、生成ルール、セマンティック ネットやフレームなどの技術が利用されていました。 シンボリック人工知能のパラダイムは、検索、シンボリック プログラミング言語、エージェント、マルチエージェント システム、セマンティック ウェブの分野における重要なアイデアの開発につながり、形式知識と推論システムの長所と短所も生み出しました。 p>
 
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: シンボリック人工知能
 
第 2 章: 人工知能
 
第 3 章: エキスパート システム
 
第 4 章: 知識の表現と推論
 
第 5 章: ニートとだらしない人
 
第 6 章: デンドラル
 
第 7 章: 計算による認知
 
第 8 章: 物理記号システム
 
第 9 章: 人工知能の歴史
 
第 10 章: ハイブリッド インテリジェント システム
 
(II) シンボリック人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) シンボリック人工知能の実際の使用例
 
(IV) シンボリック人工知能のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、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、およびあらゆる種類のシンボリック人工知能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: 03.07.2023.
Drucklänge: 104 Seiten.

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    車両通信システムとは
     
    車両通信システムと呼ばれるコンピュータ ネットワークは、車内の通信ノードと路側装置で構成されています。これらのノードは、ネットワークの一部として、安全警告や交通データなどの情報を相互に共有します。事故の発生を減らし、渋滞を緩和するのに役立つ可能性があります。各種類のノードは、専用短距離通信 (DSRC) での使用のみを目的としたデバイスです。 DSRC は 5.9 GHz 帯域で動作し、帯域幅は 75 MHz です。その範囲は約 300 メートル (980 フィート) です。多くの場合、高度道路交通システムには、その構成要素の 1 つとして車両通信の開発が含まれます (ITS)。
     
    メリット
     
    (I) 洞察、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 車両通信システム
     
    第 2 章: 高度交通システム
     
    第 3 章: テレマティクス
     
    第 4 章: 高度な運転支援システム
     
    第 5 章: 専用短距離通信
     
    第 6 章: コグニティブ ラジオ
     
    第 7 章: IEEE 802.11p
     
    p>
     
    第 8 章: 車両アドホック ネットワーク
     
    第 9 章: ワイヤレス アドホック ネットワーク
     
    第 10 章: インテリジェントな車両アドホック ネットワーク
     
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    (II) 車両通信システムに関するよくある質問への回答
     
    (III) 多くの分野での車両通信システムの実際の使用例.
     
    (IV) 車両通信システムの技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新しい技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
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    17: フィクションにおけるナノテクノロジー
     
    フィクションでナノテクノロジーがどのように描かれてきたか、そしてそれが一般の認識と期待の形成にどのような影響を与えたかを探ります。
     
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    医療から環境の持続可能性まで、ナノテクノロジーの幅広い応用と、その将来の可能性を分析します。
     
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    分子マシンの設計と機能について掘り下げ、分子レベルで複雑なタスクを実行する能力を探ります。
     
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