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  自動画像注釈とは
   
  キャプションまたはキーワードの形式でメタデータをデジタル画像に自動的に割り当てるプロセスは、自動画像注釈と呼ばれます。この手順は電子コンピュータ システムによって実行されます。コンピューター ビジョン技術の応用は、データベースから目的の画像を整理して検索する目的で画像検索システムに利用されています。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 自動画像注釈
   
  第 2 章: 情報の取得
   
  第 3 章: 画像の取得
   
  第 4 章: コンテンツベースの画像検索
   
  第 5 章: コンピュータ ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
   
  第 6 章: オブジェクト検出
   
  第 7 章: グローバル メモリ ネット
   
  第 8 章: コンピュータ ビジョンとパターン認識に関するカンファレンス
   
  第 9 章: ランク付けの学習
   
  第 10 章: 自動ターゲット認識
   
  (ii) 自動画像アノテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野での自動画像アノテーションの使用例の実例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の自動画像に関する基本的な知識や情報を超えたい人注釈。
   
   
   
   

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  スマートコントラクト -...

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  各章の概要：
   
  1: スマートコントラクト：スマートコントラクトの基本概念と、それが分散型アプリケーションにどのように役立つかを学びます。
   
  2: 分散型アプリケーション：現代のブロックチェーンエコシステムにおける分散型アプリケーション（dApps）の役割を学びます。
   
  3: イーサリアムクラシック：主要なブロックチェーンプラットフォームの一つであるイーサリアムクラシックの歴史と独自の機能を探ります。
   
  4: 相手先（プラットフォーム）：スマートコントラクトとカスタムアセットを可能にする革新的なプラットフォーム、相手先について詳しく学びます。
   
  5: ジョセフ・ルービン（起業家）：ジョセフ・ルービンがブロックチェーン業界に与えた影響と、イーサリアムの成長における彼の役割について理解を深めます。
   
  6: 暗号通貨ウォレット：デジタル資産管理における暗号通貨ウォレットの重要性と機能性について理解を深めます。
   
  7: スマートボンド（金融）：スマートボンドと、分散型金融（DFC）およびブロックチェーン技術への統合について学びます。
   
  8: テゾス：スケーラビリティとガバナンスに重点を置いた自己修正型ブロックチェーン、テゾスについて考察します。
   
  9: ブロックチェーン：ブロックチェーン技術、その構造、そして暗号通貨を超えた可能性について包括的に考察します。
   
  10: 分散型金融：分散型金融（分散金融）を深く掘り下げ、従来の金融システムに与える変革的な影響を理解します。
   
  11: カルダノ（ブロックチェーンプラットフォーム）：カルダノのブロックチェーン開発における革新的なアプローチと、持続可能性への注力について学びます。
   
  12: 分散型台帳技術に関する法律：分散型台帳技術を取り巻く法的側面とその影響について考察します。
   
  13: 分散型自律組織（分散型自律組織）：現代のブロックチェーン・エコシステムにおける分散型自律組織の構造と重要性を探ります。
   
  14: ギャビン・ウッド：ギャビン・ウッドのイーサリアムおよびブロックチェーン業界全体への貢献を探ります。
   
  15: チェーンリンク（ブロックチェーン・オラクル）：ブロックチェーンと現実世界のデータを繋ぐ上で、チェーンリンクが果たす重要な役割を理解します。
   
  16: 暗号経済学：新興分野である暗号経済学と、それがデジタル経済にどのような影響を与えているかを深く掘り下げます。
   
  17: 堅実性：イーサリアムのスマートコントラクトを支えるプログラミング言語である堅実性について深く理解します。
   
  18: ハイパーレジャー：企業向けブロックチェーンに特化した共同オープンソース・プロジェクトであるハイパーレジャーについて学びます。
   
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  20: その 分散型自律組織: その 分散型自律組織の興亡と、分散型ガバナンスにおけるそこから得られる教訓を分析します。
   
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  隠れマルコフモデル - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  隠れマルコフ モデルとは
   
  HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 隠れマルコフ モデル
   
  第 2 章: マルコフ連鎖
   
  第 3 章: ビタビ アルゴリズム
   
  第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム
   
  第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム
   
  第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム
   
  第 7 章: ベイジアン ネットワーク
   
  第 8 章: ギブズ サンプリング
   
  第 9 章: 混合モデル
   
  第 10 章: フォワード アルゴリズム
   
  (II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野で隠れマルコフ モデルを使用する実際の例。
   
  (IV) 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
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。
   
   

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