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  高度化するサイバー攻撃の現状に対応するために、セキュリティ担当者には「基本の徹底」と「最先端の知識」が不可欠です。本書では、課題から解決策まで、実践的な視点で徹底解説します。即実践できる知識と未来志向の戦略 初心者でもすぐに役立ち、経験者にはさらなる高みを目指す内容を提供。セキュリティの基本から最新トレンドまで網羅 基本的な考え方から、現場で役立つ最新技術や戦略をカバー。成功事例と現場の知見に基づく実践的アプローチ 実際のケーススタディで、解決策を具体的に理解。セキュリティを「コスト」から「投資」へ変える視点 企業価値を高める戦略としてのセキュリティの新しい捉え方を提案。 
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  人をコントロールしたいですか人を分析し自分が知りたいことをすべて把握したいですかもしそうであればこのまま読み続けてください 
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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

  Roger W. Lowther

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  カーネルメソッド - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  カーネル メソッドとは
   
  機械学習の分野では、カーネル マシンはパターン分析のためのメソッドのクラスです。 サポート ベクター マシン (SVM とも呼ばれる) は、このグループの最もよく知られたメンバーです。 パターン分析では、カーネル アプローチとして知られる特定の種類のアルゴリズムが頻繁に使用されます。 これらの戦略には、非線形問題を解決するために線形分類器を利用することが必要です。 データセット内に存在するさまざまな種類の一般関係を見つけて研究することは、パターン分析の最も重要な目標です。 一方、カーネル メソッドでは、ユーザー指定のカーネルのみが必要です。カーネルは、内積を使用して計算されるデータ ポイントのすべてのペアにわたる類似度関数と考えることができます。 これは、これらのタスクを解決する多くのアルゴリズムとは対照的です。アルゴリズムでは、生の表現のデータを、ユーザー指定の特徴マップを介して特徴ベクトル表現に明示的に変換する必要があります。 Representer 定理によれば、カーネル マシンの特徴マップの次元数は無制限ですが、ユーザー入力として必要なのは、次元数が有限の行列だけです。 並列処理がないと、数千を超える個々のケースを含むデータ セットの場合、カーネル マシンでの計算が非常に遅くなります。
   
  メリット
   
  (I ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: カーネル メソッド
   
  第 2 章: サポート ベクター マシン
   
  第 3 章: 放射基底関数
   
  第 4 章: 正定値カーネル
   
  第 5 章: 逐次最小最適化
   
  第 6 章: サポート ベクター マシンの正則化の観点
   
  第 7 章 : 表現者定理
   
  第 8 章: 動径基底関数カーネル
   
  第 9 章: カーネル パーセプトロン
   
  第 10 章: 正則化最小二乗法
   
  ( II) カーネル メソッドに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野でのカーネル メソッドの使用例の実例。
   
  (IV) 17 の付録で簡単に説明する 、カーネル メソッドのテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを紹介します。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のカーネル メソッド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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  軍用ロボット - 自律技術による戦争革命

  Fouad Sabry

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  軍用ロボットとは
   
  軍用ロボットは、輸送から捜索・偵察まで、軍事用途向けに設計された自律型ロボットまたは遠隔操作移動ロボットです。救助と攻撃。
   
  メリット
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 軍用ロボット
   
  第 2 章: 自律型ロボット
   
  第 3 章: 無人航空機
   
  第 4 章: 情報戦
   
  第 5 章: 無人戦闘航空機
   
  第 6 章: 群ロボット
   
  第 7 章: 無人地上車両
   
  第 8 章: 多機能ユーティリティ/ロジスティクスおよび装備車両
   
  第 9 章: 分隊ミッション サポート システム
   
  第 10 章: 脚付き分隊サポート システム
   
  (ii) 軍用ロボットに関する一般のよくある質問への回答。
   
  対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の軍用ロボットに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
   
   

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