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光学式点字認識 - ビジュアル インテリジェンスによるアクセシビリティの向上 - cover

光学式点字認識 - ビジュアル インテリジェンスによるアクセシビリティの向上

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

光学式点字認識とは
 
光学式点字認識は、点字文字の画像をキャプチャして自然言語文字に処理するテクノロジーです。点字文書を読めない人のために点字文書をテキストに変換し、文書の保存と複製に使用されます。
 
メリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 光学式点字認識
 
第 2 章: コンピューター ビジョン
 
第 3 章: 光学式文字認識
 
第 4 章: 手書き認識
 
第 5 章: イメージ スキャナ
 
第 6 章: ドキュメント レイアウト分析
 
第 7 章: ドキュメント処理
 
第 8 章: ビデオ トラッキング
 
第 9 章: 3d スキャン
 
第 10 章: 光学式音楽認識
 
(ii) 公開トップへの回答光学式点字認識に関する質問。
 
(iii) 多くの分野における光学式点字認識の使用例。
 
この本の対象者
 
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光学式点字認識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。
 
 
 
 
Disponible depuis: 04/05/2024.
Longueur d'impression: 114 pages.

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    ナノマテリアルとは
     
    ナノマテリアルとは、原則として、1〜100nmの小さなサイズの単一ユニットの材料を指します。
     
    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:ナノマテリアル
     
    第2章:ナノポーラス材料
     
    第3章:ナノ粒子
     
    第4章:ナノ粒子の特性評価
     
    第5章:ナノテクノロジーの応用
     
    第6章:ナノメトロロジー
     
    第7章:材料科学
     
    (II)ナノマテリアルに関する一般的な上位の質問に答える。
     
    (III)多くの分野でのナノマテリアルの使用に関する実例。
     
    (IV)17の付録で、ナノマテリアルの技術を360度完全に理解するための各業界の266の新興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ナノマテリアルの基本的な知識や情報を超えたい人。
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    狭い人工知能 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    狭い人工知能とは
     
    「弱い人工知能」という用語は、心のほんの一部だけを組み込んだ ai、または焦点を絞っただけの ai を指します。 単一の特定のタスクを実行することについて。 ジョン・サールによれば、それは「心についての仮説を検証するのには役立つだろうが、実際には心ではない」という。 あまり強力ではない人工知能は、情報を記憶し、周囲を感知し、簡単な問題の解決策を見つけるなど、人間が単純なタスクを実行する方法を再現しようとします。 一方、強力な人工知能は、テクノロジーを利用して、自ら考えて学習することができます。 コンピュータは、アルゴリズムなどの技術や過去の知識を活用することで、人間と同じような独自の考え方を構築することが可能です。 非常に高度な人工知能システムは現在、最初に開発した人間の助けなしで機能する方法を学習しています。 弱い人工知能は自分で考えることができません。 できることは、観察して学習できる物理的な動作を模倣することだけです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) についての洞察と検証。 次のトピック:
     
    第 1 章: 弱い人工知能
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: チャットボット
     
    第 4 章: マシン 学習
     
    第 5 章: インテリジェント エージェント
     
    第 6 章: 人工知能の歴史
     
    第 7 章: 人工知能の応用
     
    第 8 章 : チューリング テスト
     
    第 9 章: 人工知能の用語解説
     
    第 10 章: 説明可能な人工知能
     
    (ii) 狭い人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での狭い人工知能の使用に関する現実世界の例。
     
    (iv) 360 の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 - 程度の狭い人工知能のテクノロジーを完全に理解している方。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類の狭い人工知能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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