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軍事史 - 古代の戦いから現代の戦争まで - cover

軍事史 - 古代の戦いから現代の戦争まで

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

軍事史とは何か
 
軍事史とは、人類の歴史における武力紛争と、それが社会、文化、経済に及ぼした影響、およびその結果として生じた地域的および国際的な関係の変化を研究する学問です。
 
このコースのメリット
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 軍事史
 
第 2 章: 騎兵
 
第 3 章: 中世の戦争
 
第 4 章: 軍事技術
 
第 5 章: 火縄銃
 
第 6 章: マスケット銃
 
第 7 章: カタフラクト
 
第 8 章: 戦象
 
第 9 章: 1911 年以前の中国の軍事史
 
第 10 章: 古代戦争
 
(ii) 軍事史に関する一般のよくある質問への回答。
 
この本は誰向けか
 
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軍事史に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
 
 
Verfügbar seit: 30.05.2024.
Drucklänge: 195 Seiten.

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    シミュレーテッド アニーリングとは
     
    sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
     
    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: シミュレーテッド アニーリング
     
    第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
     
    第 3 章: 自動ラベル配置
     
    第 4 章: 組み合わせ 最適化
     
    第 5 章: 二相進化
     
    第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
     
    第 7 章: 分子動力学
     
    第 8: 学際的な設計の最適化
     
    第 9 章: 粒子群の最適化
     
    第 10 章: 量子アニーリング
     
    (ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
     
    (iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
     
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    第 5: 自己管理 (コンピュータ サイエンス)
     
    第 6 章: 自律ネットワーク
     
    第 7 章: コンピュータ クラスタ
     
    第 8 章: クラウド コンピューティング
     
    第 9 章: ポリシーベースの管理
     
    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (ii) オートノミック コンピューティングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    ( iii) 多くの分野におけるオートノミック コンピューティングの使用例の実例。
     
    (iv) オートノミック コンピューティングのテクノロジーを 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、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類のオートノミック コンピューティング。
     
     
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    人工知能フレームとは
     
    フレームは、知識を下部構造に分割しやすくするために、人工知能で使用されるデータ構造の一種で、「固定観念的な状況」を反映します。 1974 年に発表された論文「知識を表現するためのフレームワーク」の中で、マービン ミンスキーは彼らに最初の提案をしました。 人工知能フレーム言語で利用される基本的なデータ構造はフレームとして知られており、フレームはセットのオントロジーとして保持されます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: フレーム (人工知能)
     
    第 2 章: 知識の表現と推論
     
    第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
     
    第 4 章: セマンティック Web
     
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    第 7 章: コンピューター サイエンスのロジック
     
    第 8 章: 知識ベースのシステム
     
    第 9 章: 推論システム
     
    第 10 章: 人工知能の用語集
     
    (II) 人工知能フレーム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フレームを使用する実際の例。
     
    (IV) 人工知能フレームのテクノロジーを 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、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の人工知能フレーム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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