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ユーザーの錯覚 - 基礎と応用 - cover

ユーザーの錯覚 - 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

ユーザーの錯覚とは
 
ユーザーの錯覚は、心の哲学の分野で使用される意識の提案された説明の比喩です。 この説明は、意識経験は客観的な現実を明らかにするのではなく、コンピューターのデスクトップに似た、人間がその環境で意思決定をし行動できるようにする現実の簡略化されたバージョンを提供すると主張しています。 言い換えれば、意識的な経験は現実を明らかにしないと主張します。 この表現によれば、各感覚の処理にはある程度の時間がかかるため、私たちの世界観は瞬間的なものではありません。 したがって、私たちの意識的な経験は、起こっていることを完全に反映しているというよりは、脳によって意図せずに構築されているシミュレーションです。 その結果、私たちの周縁を超えて、それらを隔離したり減少させたりするために意識が構築できるものを超えた現象が存在する可能性があります。
 
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: ユーザーの幻想
 
第 2 章: 意識
 
第 3 章: 中国語の部屋
 
第 4 章: 自由意志
 
第 5 章: 意識の難しい問題
 
第 6 章: 哲学的ゾンビ
 
第 7 章: 複数草案モデル
 
第 8 章: 二院制の精神
 
第 9 章: 心の哲学
 
第 10 章: 自由意志の神経科学
 
( ii) ユーザーの錯覚に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) さまざまな分野でユーザーの錯覚を使用する実際の例。
 
(iv) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、ユーザーの錯覚テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のユーザー イリュージョン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。
 
 
Verfügbar seit: 03.07.2023.
Drucklänge: 189 Seiten.

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    アトラクター ネットワークとは
     
    アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。
     
    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: 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。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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    車両インフラストラクチャ統合とは
     
    車両インフラストラクチャ統合 (vii) は、道路車両を物理的環境に直接結び付ける一連の技術の研究と応用開発を促進する取り組みです。何よりもまず交通安全を向上させることです。このテクノロジーは、輸送工学、電気工学、自動車工学、コンピューター サイエンスなど、いくつかの分野を活用しています。 vii は特に道路輸送を対象としていますが、他の輸送モードでも同様の技術が導入されているか、開発中です。たとえば、飛行機は自動誘導に地上のビーコンを使用し、人間の介入なしに自動操縦で飛行機を飛行させることができます。高速道路エンジニアリングでは、道路の安全性を向上させることで全体の効率を高めることができます。 vii は、安全性と効率性の両方を向上させることを目標としています。
     
    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 車両インフラストラクチャの統合
     
    第 2 章: 高度道路交通システム
     
    第 3 章: 専用近距離通信
     
    第 4 章: 車両通信システム
     
    第 5 章: 車両アドホック ネットワーク
     
    第 6 章: 研究および革新的技術の管理
     
    第 7 章: コネクテッド カー
     
    第 8 章: インテリジェント スピード アシスタンス
     
    第 9 章: gnss 道路料金設定
     
    第 10 章: 自転車インフラの安全性
     
    (ii) 車両インフラ統合に関する一般のよくある質問に答える.
     
    (iii) さまざまな分野での車両インフラ統合の使用例の実例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の車両インフラストラクチャ統合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。
     
     
     
     
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