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  各章の概要：
   
  1：自律分散型組織：分散型自律組織の中核原則を学び、その構造、機能、そして業界全体のガバナンスモデルをどのように変革するかに焦点を当てます。
   
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  3: 分散型自律組織：分散型自律組織の起源とブロックチェーン世界への影響を理解し、そこから得られた教訓と、それらが現代のブロックチェーンガバナンスにどのように影響を与えてきたかを探ります。
   
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  5: ソラナ（ブロックチェーンプラットフォーム）：ソラナの革新的なコンセンサスメカニズムが、速度向上とコスト削減を実現し、分散型アプリケーションにとって強力なブロックチェーンプラットフォームとなっている理由を探ります。
   
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  14: 暗号通貨：暗号通貨の入門。金融システムにおける役割、基盤となるブロックチェーン技術、そして新しい資産クラスとしての成長に焦点を当てます。
   
  15: 分散型アプリケーション：分散型アプリケーション（dApps）について理解を深め、その構造、機能、そして金融からゲームに至るまで、様々な業界をどのように変革しているのかを探ります。
   
  16: トークノミクス：トークンエコノミクスの原理、分散型ネットワークにおける行動を促進するためにトークンがどのように使用されるか、そしてデジタル経済への影響について理解します。
   
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  画像の分割 - ピクセル精度を通じて洞察を引き出す

  Fouad Sabry

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  画像のセグメンテーションとは
   
  デジタル画像処理およびコンピュータ ビジョンにおける画像セグメンテーションは、デジタル画像を複数の画像セグメント (画像領域または画像オブジェクトとも呼ばれる) に分割するプロセスです。 セグメンテーションの目的は、画像の表現を簡略化および/または変更して、より意味があり分析しやすいものにすることです。 画像セグメンテーションは通常、画像内のオブジェクトと境界を特定するために使用されます。 より正確には、画像セグメンテーションは、同じラベルを持つピクセルが特定の特性を共有するように、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てるプロセスです。
   
  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: 画像のセグメンテーション
   
  第 2 章: エッジ検出
   
  第 3 章: スケール不変特徴量変換
   
  第 4 章：二値化処理（画像処理）
   
  第 5 章：大津のメソッド
   
  第 6 章: コーナー検出
   
  第 7 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
   
  第 8 章: 平均シフト
   
  第 9 章: 範囲セグメンテーション
   
  第 10 章：分水界（画像処理）
   
  (ii) 画像セグメンテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で画像セグメンテーション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、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画像セグメンテーション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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