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発泡金属 - それがあなたの車のバンパーにある場合、1時間に30マイルのクラッシュは、1時間に5マイルのフェンダーベンダーのようになります - cover

発泡金属 - それがあなたの車のバンパーにある場合、1時間に30マイルのクラッシュは、1時間に5マイルのフェンダーベンダーのようになります

Fouad Sabry

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

発泡金属とは
 
発泡金属は、体積の大部分を構成するガスで満たされた細孔を備えた固体金属からなる気泡構造です。細孔は密封または相互接続することができます。発泡金属の特徴は、気孔率が高いことです。通常、体積の5〜25%だけが母材です。素材の強度は、スクエア–キューブの法則によるものです。
 
どのようにメリットがありますか
 
(I)次のトピックに関する洞察と検証:
 
第1章:発泡金属
 
第2章:セラミックフォーム
 
第3章:ナノフォーム
 
第4章:網状フォーム
 
第5章:アルミフォームサンドイッチ
 
第6章:チタンフォーム
 
第7章:材料科学
 
(II)金属発泡体に関する一般のトップ質問に答える。
 
(III)多くの分野での発泡金属の使用に関する実例。
 
(IV)17の付録で、金属発泡体の技術を360度完全に理解するための各業界の266の新しい技術を簡単に説明します。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の発泡金属に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
Available since: 01/27/2022.
Print length: 302 pages.

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    自然言語処理とは
     
    自然言語処理 (nlp) は、言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のサブ分野であり、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。 、具体的には、大量の自然言語データを処理および分析できるようにコンピューターをトレーニングする方法について説明します。 nlp は、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てた学際的なサブフィールドです。 最終的な目標は、文書内で使用されている言語の文脈上の複雑さを含め、文書の内容を「理解」できるコンピューターを手に入れることです。 その後、システムは文書自体を分類して整理するだけでなく、文書内に含まれる情報や洞察を正確に抽出できるようになります。
     
    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: 自然言語処理の概要
     
    第 2 章: トークン化とテキストの正規化
     
    第 3 章: 品詞のタグ付け
     
    第 4 章: 解析と構文ツリー
     
    第 5 章: 固有表現の認識
     
    第 6 章: 感情分析
     
    第 7 章: 機械翻訳
     
    第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル
     
    第 9 章: 自然言語処理のための深層学習
     
    第 10 章: 対話システムとチャットボット
     
    (ii) 自然言語処理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での自然言語処理の使用例の実例 .
     
    (iv) 自然言語処理テクノロジーを 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、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の自然言語処理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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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 容赦なし
     
    第 2 章: 戦争犯罪
     
    第 3 章: 違法な戦闘員
     
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    第 10 章: 即決処刑
     
    (II) 容赦なしに関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の No Quarter に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    ファジー集合理論とは
     
    数学の分野では、ファジー集合は、さまざまな程度のメンバーシップを持つ構成要素を含む集合として定義されます。 Lotfi A. Zadeh は 1965 年にファジー集合の概念を独自に開発し、伝統的な集合の概念の拡張として世界に提示しました。この同じ時期に、Salii (1965) は彼が言及したより広範な種類の構造を定義しました。 L関係として。 彼はこの構造を抽象代数の枠組みで調べました。 ファジィ関係は現在ファジィ数学全体で利用されており、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野で応用されており、L が単位間隔 [0, 1] の場合の L リレーションの特別な例です。 ファジィ関係は、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野に応用できます。
     
    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: ファジー集合
     
    第 2 章: カルーザ?クライン理論
     
    第 3 章: ディラック方程式
     
    第 4 章: 応力?エネルギー テンソル
     
    第 5 章: ファジィ制御システム
     
    第 6 章: 測定可能な基数
     
    第 7 章: ラドン?ニコジム定理
     
    第 8 章: 安定分布
     
    第 9 章: 4 勾配
     
    第 10 章: ピアソン分布
     
    (II) ファジィ集合論に関する一般のよくある質問に答える
     
    (III) 多くの分野におけるファジィ集合論の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のファジィ集合論に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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