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ベストファーストサーチ - 基礎と応用 - cover

ベストファーストサーチ - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

ベストファースト検索とは
 
ベストファースト検索は、最も保持していると思われるノードを拡張してグラフを調査する検索アルゴリズムのクラスの一例です。
 
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: 最良優先検索
 
第 2 章: コンピュータ サイエンスにおけるヒューリスティック
 
第 3 章: A* 検索アルゴリズム
 
第 4 章: グラフ トラバーサル
 
第 5 章: パスファインディング
 
第 6 章: ダイクストラのアルゴリズム
 
第 7 章: 貪欲なアルゴリズム
 
第 8 章: 双方向検索
 
第 9 章: ビーム検索
 
第 10 章: リアルタイム Web
 
(II) 最良の優先検索に関する一般のよくある質問に答えます。
 
( III) 多くの分野での最適優先検索の使用に関する実際の例。
 
(IV) 最適優先検索を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の最良の最初の検索のための情報。
 
 
Available since: 06/28/2023.
Print length: 91 pages.

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    情報、監視、目標捕捉、偵察に使用され、ミサイルなどの航空機兵器を搭載する無人航空機 (UAV)。 対戦車誘導ミサイル (ATGM) や無人攻撃用のハードポイントの爆弾は、無人戦闘航空機 (UCAV) と呼ばれ、戦闘無人機としても知られ、口語的には無人機または戦場 UAV と短縮されます。 UCAV の別名は戦闘ドローンです。 これらのドローンは多くの場合、人間のオペレーターによってリアルタイムで直接制御され、さまざまな程度の自律性を示します。 無人監視および偵察航空機とは異なり、無人戦闘航空機 (UCAV) は、ドローン攻撃と戦場での情報収集の両方に使用できます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 無人戦闘航空機
     
    第 2 章: ゼネラル アトミックス MQ-1 プレデター
     
    第 3 章: 無人戦闘航空機の歴史
     
    第 4 章: 無人航空機のリスト
     
    第 5 章: TAI Anka
     
    第 6 章: NESCOM バラク
     
    第 7 章: CAIG ウィングロン
     
    第 8 章: ドローン戦争
     
    第 9 章: 米軍の無人航空機
     
    第 10 章: Baykar Bayraktar TB2
     
    (II) 人工知能車両に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野での人工知能車両の使用例の実例 .
     
    (IV) 人工知能車両のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
     
    これは誰ですか この本の対象者: 専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の人工知能車両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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    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: マスター アルゴリズム
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 機械学習
     
    第 4 章: ジェフリー ヒントン
     
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    (II) 一般の人々への回答 マスター アルゴリズムに関するよくある質問。
     
    (III) 多くの分野でマスター アルゴリズムを使用する実際の例。
     
    (IV) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 各業界がマスター アルゴリズムのテクノロジーを 360 度完全に理解できるようにします。
     
    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マスター アルゴリズム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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    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: バイオからインスピレーションを得たコンピューティング
     
    第 2 章: コネクショニズム
     
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    第 4 章: 計算神経科学
     
    第 5 章: ニューロモーフィック エンジニアリング
     
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    第 7 章: ニューラル ネットワーク
     
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    第 9 章: 計算神経遺伝学モデリング
     
    第 10 章: スパイキング ニューラル ネットワーク
     
    (II) バイオにインスピレーションを受けたコンピューティングに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でのバイオにヒントを得たコンピューティングの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから研究したい人 あらゆる種類のバイオにインスピレーションを得たコンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えています。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
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