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溺死検知システム - 視覚知能による安全性の向上 - cover

溺死検知システム - 視覚知能による安全性の向上

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

溺死検出システムとは
 
溺死検出システムは、公共および私設のプール、ウォーターパーク、温泉などでの溺死や負傷を減らし、安全性を向上させるように設計されたビデオ監視またはカメラ システムです。
 
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: 溺死検知システム
 
第 2 章: 溺死
 
第 3 章: ライフガード
 
第 4 章: 水泳レッスン
 
第 5 章: スイミング プールの衛生
 
第 6 章: 排水 (配管)
 
第 7 章: スイミング プール
 
第 8 章: バージニア グレアム ベイカー プールおよびスパ安全法
 
第 9 章: 水泳 (スポーツ)
 
第 10 章: 水の安全
 
(ii) 溺水検知システムに関するよくある質問に答えます。
 
(iii) さまざまな分野での溺水検知システムの実際の使用例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、あらゆる種類の溺死検知システムに関する基本的な知識や情報を超えて知りたいと考えている人。
 
 
Disponibile da: 14/05/2024.
Lunghezza di stampa: 209 pagine.

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    ラスター グラフィック エディターとは
     
    jpeg、png、gif などの多くのラスター グラフィック ファイル形式の中で、ラスター グラフィック エディターはユーザーが次のことを可能にするコンピューター プログラムです。コンピュータ画面上で対話的に画像を作成および編集します。ユーザーは、編集した画像をこれらの形式のいずれかで保存することもできます。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ラスター グラフィックス エディタ
     
    第 2 章: ラスター グラフィックス
     
    第 3 章: ベクター グラフィックス
     
    第 4 章: 2d コンピューター グラフィックス
     
    第 5 章: ベクター グラフィック エディタ
     
    第 6 章: 透明度 (グラフィック)
     
    第 7 章: 画像ファイル形式
     
    第 8 章:画像編集
     
    第 9 章: ペイントブラシ (ソフトウェア)
     
    第 10 章: 境界ボリューム
     
    (ii) ラスター グラフィック エディターに関するよくある質問に答えます。
     
    (iii) さまざまな分野でのラスター グラフィック エディターの使用例の実例。
     
    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ラスター グラフィックス エディターに関する基本的な知識や情報をさらに深めたいと考えている人。
     
     
     
     
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    第3章:惑星間宇宙飛行
     
    第4章:宇宙の植民地化
     
    第5章:宇宙生息地
     
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    第20章:資源探鉱者(ローバー)
     
    第21章:月の資源
     
    (ii)小惑星の採掘に関する一般のトップ質問への回答。
     
    (iii)多くの分野での小惑星の採掘の実際の使用例。
     
    (iv)簡単に説明する17の付録266小惑星の鉱業の技術を360度完全に理解するための各業界の新しい技術。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の小惑星採掘に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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  • 長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用 - cover

    長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用

    Fouad Sabry

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    長短期記憶とは
     
    LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。
     
    どのように行うか 利点
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 長短期記憶
     
    第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー
     
    第 4 章: リカレント ニューラル ネットワーク
     
    第 5 章: 勾配消失問題
     
    第 6 章: ゼップ・ホッホライター
     
    第 7 章: ゲート反復型ユニット
     
    第 8 章: 深層学習
     
    第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
     
    (II) 長短期記憶に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 長短期記憶の実際の使用例
     
    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長期短期記憶について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の 電子書籍 シリーズは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能 電子書籍 シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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