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画像の逆検索 - 視覚認識の秘密を解き明かす - cover

画像の逆検索 - 視覚認識の秘密を解き明かす

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

逆画像検索とは
 
逆画像検索は、c b i r システムに検索の基礎となるサンプル画像を提供するコンテンツ ベースの画像検索 (c b i r) クエリ手法です。情報検索という点では、サンプル画像は非常に便利です。特に逆画像検索は検索語が少ないのが特徴です。これにより、ユーザーが正しい結果を返すか返さない可能性があるキーワードや用語を推測する必要が効果的になくなります。逆画像検索により、ユーザーは特定のサンプル画像や画像の人気に関連するコンテンツを発見したり、操作されたバージョンや派生作品を発見したりすることもできます。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 画像の逆検索
 
第 2 章: ウェブ クローラー
 
第 3 章: 画像の検索
 
第 4 章: レコメンダーシステム
 
第 5 章: 文書の検索
 
第 6 章: コンテンツベースの画像検索
 
第 7 章: 自動画像アノテーション
 
第 8 章: 転置インデックス
 
第 9 章: グーグル 画像
 
第 10 章: ソーシャル検索
 
(ii) 逆画像検索に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野での逆画像検索の使用例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の逆画像検索についての基本的な知識や情報を超えたい人。
Disponible depuis: 05/05/2024.
Longueur d'impression: 67 pages.

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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 人道に対する罪
     
    第 2 章: ジェノサイド
     
    第 3 章: 国際刑事裁判所
     
    第 4 章: 戦争犯罪
     
    第 5 章: 普遍的管轄権
     
    第 6 章: ローマ規程
     
    第 7 章: アパルトヘイト犯罪
     
    第 8 章: ニュルンベルク原則
     
    第 9 章: 国際刑法
     
    第 10 章: 指揮責任
     
    (ii) 人道に対する罪に関する一般の人々の最大の疑問に答えます。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の人道に対する罪に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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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: テロリズム
     
    第 2 章: シオニストの政治的暴力
     
    第 3 章: 国家テロリズム
     
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    (ii) テロリズムに関する一般のよくある質問への回答テロリズム。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のテロリズムに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用

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    アトラクター ネットワークとは
     
    アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。
     
    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: アトラクター ネットワーク
     
    第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ヘビアン理論
     
    第 4 章: ホップフィールド ネットワーク
     
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    第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    第 10 章: 動的神経科学
     
    (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
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