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ラジオシティ コンピュータ グラフィックス - コンピュータビジョンにおけるラジオシティによる視覚化の進歩 - cover

ラジオシティ コンピュータ グラフィックス - コンピュータビジョンにおけるラジオシティによる視覚化の進歩

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

ラジオシティ コンピュータ グラフィックスとは
 
3 寸法 コンピュータ グラフィックスにおけるラジオシティは、光を乱反射するサーフェスを持つシーンのレンダリング方程式を解くための有限要素法を応用したものです。 あらゆる種類の光路を処理するモンテカルロ アルゴリズムを使用したレンダリング方法とは異なり、一般的なラジオシティでは、光源を離れ、目に当たる前に何度も拡散反射する経路のみが考慮されます。 ラジオシティは、サーフェスに到達する照明が光源から直接だけでなく、光を反射する他のサーフェスからも得られるという意味で、グローバル イルミネーション アルゴリズムです。 ラジオシティは視点に依存しないため、必要な計算は増加しますが、すべての視点で役立ちます。
 
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: ラジオシティ (コンピューター グラフィックス)
 
第 2 章: レンダリング (コンピュータ グラフィックス)
 
第 3 章: グローバル イルミネーション
 
第 4 章: レイ トレーシング (グラフィックス)
 
第 5 章: フォン反射モデル
 
第 6 章: 大都市の軽交通
 
第 7 章: フォトンマッピング
 
第 8 章: シェーディング
 
第 9 章: レイキャスティング
 
第 10 章: レンダリング方程式
 
(ii) ラジオシティ コンピュータ グラフィックス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ラジオシティ コンピュータ グラフィックスの使用例の実例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のラジオシティ コンピュータ グラフィックス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。
Disponibile da: 13/05/2024.
Lunghezza di stampa: 101 pagine.

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    人工知能による乗っ取りとは
     
    人工知能による乗っ取りとは、人工知能 (ai) がコンピューター プログラムとして地球上の支配的な知性の形態になるという仮説的なシナリオです。 あるいは、ロボットが人類から事実上地球の支配権を奪うかもしれない。 このシナリオはロボットの反乱としても知られています。 人間の労働者がすべて機械に取って代わられる可能性、超知能の人工知能が引き継ぐ可能性、さらにはロボットが立ち上がって人間を打倒する可能性さえある。 人工知能が世界を支配するという物語は、sf では特によく見られます。 スティーブン・ホーキング博士やイーロン・マスクなどの著名人は、将来にわたって超知能ロボットが引き続き人間の制御下に置かれることを確実にするための予防策の研究を強く求めています。
     
    どのように行動するか 利点
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ai の乗っ取り
     
    第 2 章: 技術的特異点
     
    第 3 章: 汎用人工知能
     
    第 4 章: 超知能
     
    第 5 章: 人工知能の倫理
     
    第 6 章: ai 能力制御
     
    第 7 章: 機械倫理
     
    第 8 章: 汎用人工知能による実存的リスク
     
    第 9 章: 大衆文化における ai の乗っ取り
     
    第 10: ai 余波シナリオ
     
    (ii) 人工知能乗っ取り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乗っ取りが使用される実際の例。
     
    (iv) 人工知能乗っ取りテクノロジーを 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。
     
    この本について 対象:
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の人工知能の乗っ取りに関して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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    人間の視覚系モデルとは
     
    画像処理、ビデオ処理、コンピューター ビジョンの専門家は、まだ完全には理解されていない生物学的および心理的プロセスを扱うために、人間の視覚システム モデルを利用しています。このようなモデルの例は、非常に複雑なシステムの動作を単純化するために利用されます。実際の視覚システムの理解が進むたびに、モデルが更新されます。
     
    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: 人間の視覚システムのモデル
     
    第 2 章: データ圧縮
     
    第 3 章: 画像圧縮
     
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    第 6 章: クロマサブサンプリング
     
    第 7 章: 圧縮アーティファクト
     
    第 8 章: グレースケール
     
    第 9 章: トーンマッピング
     
    第 10 章: 色の見えモデル
     
    (ii) 人間の視覚システム モデルに関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野における人間の視覚システム モデルの使用例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
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