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自動化された計画とスケジューリング - 基礎と応用 - cover

自動化された計画とスケジューリング - 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

自動化された計画とスケジューリングとは
 
自動化された計画とスケジューリングは、戦略やアクション シーケンスの策定に焦点を当てた人工知能のサブ分野であり、多くの場合、 インテリジェントエージェント、自律ロボット、無人車両によって実行されます。 自動化された計画とスケジューリングは、単に ai 計画と呼ばれることもあります。 従来の制御や分類の問題とは対照的に、これらの問題には複雑な解決策があり、多次元空間で発見して最適化する必要があります。 計画は意思決定の哲学と密接に関係しています。
 
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: 自動化された計画とスケジューリング
 
第 2 章: 人工知能の応用
 
第 3 章: アクター モデル
 
第 4 章: スケジューリング (コンピューティング)
 
第 5 章: 制約充足問題
 
第 6 章: アクション記述言語
 
第 7 章: 戦略 (ゲーム理論)
 
第 8 章: リアクティブ プランニング
 
第 9 章: バックワード チェーン
 
第 10 章: フォワード チェーン
 
(ii) 自動化されたプランニングとスケジューリングに関するよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野における自動化された計画とスケジューリングの使用例。
 
(iv) 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。 自動化された計画とスケジューリングのテクノロジーを 360 度完全に理解しています。
 
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、あらゆる種類の自動化された計画とスケジューリ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: 06.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    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: ヒルベルト射影定理
     
    第 2 章: バナッハ空間
     
    第 3 章: 内積空間
     
    第 4 章: リース表現定理
     
    第 5 章:自己随伴演算子
     
    第 6 章: トレース クラス
     
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    第 8 章: ヒルベルト空間
     
    第 8 章9: ノルム (数学)
     
    第 10 章: 凸解析
     
    (ii) ヒルベルト射影定理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 現実世界さまざまな分野でのヒルベルト射影定理の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のヒルベルト射影定理に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
     
     
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    16: ブロックストリーム:ブロックストリームがビットコインの能力拡大に果たす役割と、ブロックチェーンインフラへのコミットメントについて説明します。
     
    17: ビットフライヤー:暗号資産取引の世界的リーダーとなった日本の暗号資産取引所、ビットフライヤーを検証します。
     
    18: コインベース:コインベースがスタートアップから最大規模かつ最も信頼される暗号資産取引所の一つへと成長するまでの道のりを解説します。
     
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  • 物体検出 - 進歩、応用、アルゴリズム - cover

    物体検出 - 進歩、応用、アルゴリズム

    Fouad Sabry

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    物体検出とは
     
    物体検出として知られるコンピュータ テクノロジーの分野は、コンピュータ ビジョンおよび画像処理と密接に関連しています。その主な目的は、デジタル画像およびビデオ内の特定のクラスに属するセマンティック オブジェクトのインスタンスを識別することです。物体検出の分野では、顔検出と歩行者検出が大きな注目を集めている 2 つの分野です。物体検出は、画像検索やビデオ監視など、さまざまなコンピュータ ビジョン アプリケーションで役立ちます。
     
    メリット
     
    (i ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: オブジェクト検出
     
    第 2 章: コンピューター ビジョン
     
    第 3 章: 画像セグメンテーション
     
    第 4 章: テンプレート マッチング
     
    第 5 章: 光学点字認識
     
    第 6 章: ディープラーニング
     
    第 7 章: 畳み込みニューラル ネットワーク
     
    第 8 章: ディープ・ドリーム
     
    第 9 章: 顕著性マップ
     
    第 10 章: 小さなオブジェクトの検出
     
    (ii) オブジェクト検出に関するよくある質問に答える.
     
    (iii) さまざまな分野での物体検出の使用例の実例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のオブジェクト検出についての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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