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グーローシェーディング - グーロー シェーディング: コンピューター ビジョンを照らす - cover

グーローシェーディング - グーロー シェーディング: コンピューター ビジョンを照らす

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

グーロー シェーディングとは
 
アンリ グーローにちなんで名付けられたグーロー シェーディングは、ポリゴン メッシュで表されるサーフェスの連続シェーディングを生成するためにコンピューター グラフィックスで使用される補間方法です。実際には、グーロー シェーディングは、各三角形の角の照明を計算し、三角形で覆われた各ピクセルの結果の色を線形補間することにより、三角形メッシュ上で連続照明を実現するために最もよく使用されます。 Gouraud は 1971 年にこのテクニックを初めて公開しました。しかし、優れたシェーディング モデルに対するハードウェアのサポートが強化されたため、現代のレンダリングでは Gouraud シェーディングはほとんど時代遅れになりました。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: グーロー シェーディング
 
第 2 章: フォン シェーディング
 
第 3 章: フォン反射モデル
 
第 4 章: ピクセルごとのライティング
 
第 5 章: 頂点法線
 
第 6 章: レンダリング (コンピューター グラフィックス)
 
第 6 章7: シェーダー
 
第 8 章: コンピュータ グラフィックス ライティング
 
第 9 章: ポリゴン モデリング
 
第 10 章: 頂点 (コンピュータ グラフィックス)
 
(II) グーロー シェーディングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) さまざまな分野でのグーロー シェーディングの実際の使用例。
 
この本の対象者
 
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グーロー シェーディング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。
 
 
 
 
Disponibile da: 04/05/2024.
Lunghezza di stampa: 68 pagine.

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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: 基本行列 (コンピューター ビジョン)
     
    第 2 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 3 章: カメラ切除
     
    第 4 章: 対応問題
     
    第 5 章: エピポーラ幾何学
     
    第 6 章: 必須行列
     
    第 7 章: 画像修正
     
    第 8 章: カメラ マトリックス
     
    第 9 章: ピンホール カメラ モデル
     
    第 10 章: 8 点アルゴリズム
     
    (ii) コンピュータ ビジョンの基本マトリックスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのコンピュータ ビジョンの基本マトリックスの使用例の実例。
     
    本書の対象者
     
    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コンピュータ ビジョン基本マトリックス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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    ( I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ナノ医療
     
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    第 3 章: ナノセンサー
     
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    第 20 章: ナノパート薬物送達
     
    第21章: Hamid Ghandehari
     
    (II) ナノ医療に関する一般のよくある質問への回答
     
    (III) 実際の使用例
     
    (IV) ナノ医療の技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新しい技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象読者
     
    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ナノ医療に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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  • 人工知能の常識 - 基礎と応用 - cover

    人工知能の常識 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    人工知能の常識とは
     
    人工知能研究の分野における「常識」とは、「レモンは酸っぱい」などの現実世界の真実を指します。 または「牛はモーと言う」は、すべての人間が知っていると想定されていると考えられています。 これは、汎用人工知能の分野ではまだ解決されていない課題です。 1959 年にジョン マッカーシーによって作成されたアドバイス テイカーは、常識情報に対処する最初の人工知能プログラムでした。
     
    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: 常識知識 (人工知能)
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 知識の表現と 推論
     
    第 4 章: 記号人工知能
     
    第 5 章: 常識的推論
     
    第 6 章: コンピュータ サイエンスの論理
     
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    第 8 章: フレーム (人工知能)
     
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    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (ii) 人工知能の常識知識に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で人工知能の常識知識を使用する実際の例。
     
    (iv) 人工知能の常識技術を 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人工知能の常識知識について基礎的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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