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光学式マーク認識 - 基礎と応用 - cover

光学式マーク認識 - 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

光学的マーク認識とは
 
光学的マーク認識 (OMR) は、紙に付けられたマークを分析することによって個人から情報を収集する方法です。 OMR を使用すると、数百、さらには数千のドキュメントの処理を 1 時間で完了できます。 たとえば、学生は学業のある時点で、クイズやアンケートに答えるために紙に鉛筆を使って泡を埋める必要があったことを思い出すかもしれません。 カードが、カードに基づいて採点またはデータ収集を行うシステムに入力された後、教師または教師の補助者によってフォームに記入されます。
 
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: 光学式マーク認識
 
第 2 章: 光学式文字認識
 
第 3 章: 手書き認識
 
第 4 章: 画像スキャナ
 
第 5 章: Scantron Corporation
 
第 6 章: 光学式音楽認識
 
第 7 章: 光学式スキャン投票システム
 
第 8 章: フォーム処理
 
第 9 章: ドキュメント キャプチャ ソフトウェア
 
第 10 章: IBM 光学式マークおよび文字リーダー
 
(II) 光学式マーク認識に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野での光学式マーク認識の使用例の実例。
 
(IV) 光学式マーク認識技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の光学式マーク認識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。
 
 
Available since: 07/06/2023.
Print length: 88 pages.

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    民間コミュニティへの軍事援助とは
     
    民間コミュニティへの軍事援助 (macc) とは、軍隊が民間コミュニティにサービスを提供することを意味する用語です。多くの国、特にイギリスで使用されています。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 民間コミュニティへの軍事援助
     
    第 2 章: 民間防衛
     
    第 3 章: 捜索救助
     
    第 4 章: 民間権力への軍事援助
     
    第 5 章: 野戦病院
     
    第 6 章: 緊急事態管理
     
    第 7 章: ハリケーン カトリーナへの国際対応
     
    第 8 章: ハリケーン カトリーナ災害救援
     
    第 9 章: 国防省 (アイルランド)
     
    第 10 章: 災害対策および対応チーム
     
    (ii) 民間コミュニティへの軍事援助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、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の軍事援助から民間コミュニティへの基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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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: イベント計算
     
    第 2 章 : 一階論理
     
    第 3 章: フレーム問題
     
    第 4 章: 自然演繹
     
    第 5 章: オープン公式
     
    第 6 章 : 分析タブローの方法
     
    第 7 章: 状況計算
     
    第 8 章: 流暢 (人工知能)
     
    第 9 章: 原子式
     
    (iv) イベント微積分のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、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。
     
    この本の対象者 
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の事象微積分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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    隠れマルコフモデル - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    隠れマルコフ モデルとは
     
    HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。
     
    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: 隠れマルコフ モデル
     
    第 2 章: マルコフ連鎖
     
    第 3 章: ビタビ アルゴリズム
     
    第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム
     
    第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム
     
    第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム
     
    第 7 章: ベイジアン ネットワーク
     
    第 8 章: ギブズ サンプリング
     
    第 9 章: 混合モデル
     
    第 10 章: フォワード アルゴリズム
     
    (II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で隠れマルコフ モデルを使用する実際の例。
     
    (IV) 360 度完全に理解できるように、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
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。
     
     
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