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凸包 - コンピューター ビジョンでの凸包の探索 - cover

凸包 - コンピューター ビジョンでの凸包の探索

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

凸包とは
 
シェイプの凸包、凸エンベロープ、または凸包は、そのシェイプを含む最小の凸セットです。この概念は幾何学の分野で使用されます。凸包は 2 つの異なる方法で定義できます。1 つはユークリッド空間の特定の部分集合を含むすべての凸集合の交差として、またはより正確には、ユークリッド空間内に含まれる点のすべての凸集合の集合としてです。サブセット。平面の有界サブセットの凸包は、サブセットの周りに張られたゴムバンドで囲まれた形状として見ることができます。
 
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: 凸包
 
第 2 章: 凸集合
 
第 3 章: 多面体
 
第 4 章: 多面体
 
第 5 章: ミンコフスキー加算
 
第 6 章: 双対性 (数学)
 
第 7 章: カラテオドリの定理 (凸包)
 
第 8 章: 曲線遠近法
 
第 9 章: ラドンの定理
 
第 10 章: 凸多面体
 
(II ) 凸包に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野での凸包の使用例の実例。
 
この本の対象者
 
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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凸包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: 115 Seiten.

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    1: 進化型ロボット工学: 自律型ロボットシステムの中核原理と進化について紹介し、自然淘汰と同様に試行錯誤を通じてロボットがどのように進化するかを強調します。
     
    2: 進化型計算: ロボット工学における複雑な最適化問題を解決するために使用される遺伝的アルゴリズムなどの進化生物学にヒントを得た計算手法について説明します。
     
    3: 拡張トポロジのニューロ進化: 構造と重みの両方を含むニューラルネットワークが進化してロボットのパフォーマンスを最適化する画期的なアプローチについて説明します。
     
    4: ニューロ進化: ロボットの学習と適応性に焦点を当て、ロボットの機能を強化するために人工ニューラルネットワークを進化させるプロセスを探ります。
     
    5: 進化可能なハードウェア: 変化する環境条件に応じて進化し、物理的なロボットシステムに進化の概念を取り入れるハードウェアシステムの概要を示します。
     
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    7: ダリオ・フロレアーノ: 進化型ロボットの第一人者である ダリオ・フロレアーノ の貢献に焦点を当てます。彼の研究は、この分野に大きな影響を与えました。
     
    8: インマン・ハーヴェイ: インマン・ハーヴェイ の研究と、進化型アルゴリズムとロボット システムの統合における彼の革新的なアプローチを探ります。
     
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    11: ニューロロボティクス: ロボット工学と神経科学が融合して生物知能を模倣できるロボットを開発する、ニューロロボティクスという刺激的な分野を取り上げます。
     
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    17: 人工生命: 人工生命とロボット工学の関係を探り、ロボットに生命のような動作を作り出すことで、よりインテリジェントなシステムがどのように実現できるかについて論じます。
     
    18: ジョーダン・ポラック: ジョーダン・ポラック の人工進化に関する研究、特にロボットのパフォーマンスを向上させるために自然のプロセスを模倣するシステムの開発について取り上げます。
     
    19: サビーヌ・ハウエルト: サビーヌ・ハウエルト のマルチロボット システムへの貢献と、進化の原理が協調型ロボットの動作をどのように改善できるかに焦点を当てます。
     
    20: パヴァイ・ラムダヤ: パヴァイ・ラムダヤ の研究について論じます。パヴァイ・ラムダヤ のロボット工学と神経生物学に関する研究は、自律型ロボットの動きと動作の研究と統合されています。
     
    21: 遺伝的プログラミング: 最後に、ロボットの動作を制御するプログラムを進化させ、複雑なタスクの自動化を促進する方法である遺伝的プログラミングについて説明します。
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  • 星 - 基礎と応用 - cover

    星 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    スターとは
     
    グラフの走査とパス検索に使用される a* メソッドは、その完全性、最適性、最適な効率のため、 コンピューターサイエンスの分野内のさまざまなサブフィールド。 作成されたすべてのノードがメモリに保存されるため、スペースの複雑さが実用面で大きな欠点となります。 その結果、実際の旅行ルート設定システムでは、グラフを前処理して高速化できるアルゴリズムや、メモリに制限されたアプローチの方が性能が優れないことがよくあります。 それにも関わらず、さまざまなシナリオにおいて a* が依然として最良の答えです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下に関する洞察と検証 トピック:
     
    第 1 章: a* 検索アルゴリズム
     
    第 2 章: グラフ理論
     
    第 3 章: コンピューター サイエンスにおけるヒューリスティック
     
    第 4: 最良優先探索
     
    第 5 章: ダイクストラのアルゴリズム
     
    第 6 章: 任意の角度のパス計画
     
    第 7 章: 許容可能なヒューリスティック
     
    第 8 章: 一貫したヒューリスティック
     
    第 9 章: メモリ結合関数
     
    第 10 章: パスファインディング
     
    (ii) 星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スターの使用例。
     
    (iv) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 - スターのテクノロジーを十分に理解している度。
     
    この本の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、および以下のような人 あらゆる種類のスターに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
     
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