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イベント微積分 - 基礎と応用 - cover

イベント微積分 - 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

事象微積分とは
 
事象微積分を 1986 年に最初に開発したのはロバート コワルスキーとマレック サーゴットです。事象微積分は、事象とその影響を次のように表すための論理言語です。 それらの出来事とその影響について考えるためにも。 1990 年代のその拡大に責任を負ったのは、マレー シャナハンとロブ ミラーでした。 イベント計算は、変化について考えるための他の言語と同等の方法で、流暢な言語に対するアクションの影響を記述します。 一方、イベントは必ずしもシステム内部にあるわけではありません。 イベント計算を使用すると、特定の指定された時点での流暢さの値、その時点で発生するイベント、およびそれらのイベントの影響を表現できます。
 
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。
 
 
Available since: 06/30/2023.
Print length: 171 pages.

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    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: スケール不変特徴量変換
     
    第 2 章: エッジ検出
     
    第 3 章: スケール空間
     
    第 4 章: ガウスぼかし
     
    第 5 章: 機能 (コンピュータ ビジョン)
     
    第 6 章: コーナー検出
     
    第 7 章: アフィン形状の適応
     
    第 8 章: ヘシアン アフィン領域検出器
     
    第 9 章: 主曲率に基づく領域検出器
     
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    (iii) 多くの分野でスケール不変特徴変換を使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のスケール不変特徴量変換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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