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凸包 - コンピューター ビジョンでの凸包の探索 - cover

凸包 - コンピューター ビジョンでの凸包の探索

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

凸包とは
 
シェイプの凸包、凸エンベロープ、または凸包は、そのシェイプを含む最小の凸セットです。この概念は幾何学の分野で使用されます。凸包は 2 つの異なる方法で定義できます。1 つはユークリッド空間の特定の部分集合を含むすべての凸集合の交差として、またはより正確には、ユークリッド空間内に含まれる点のすべての凸集合の集合としてです。サブセット。平面の有界サブセットの凸包は、サブセットの周りに張られたゴムバンドで囲まれた形状として見ることができます。
 
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: 凸包
 
第 2 章: 凸集合
 
第 3 章: 多面体
 
第 4 章: 多面体
 
第 5 章: ミンコフスキー加算
 
第 6 章: 双対性 (数学)
 
第 7 章: カラテオドリの定理 (凸包)
 
第 8 章: 曲線遠近法
 
第 9 章: ラドンの定理
 
第 10 章: 凸多面体
 
(II ) 凸包に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野での凸包の使用例の実例。
 
この本の対象者
 
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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凸包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: 05/05/2024.
Lunghezza di stampa: 115 pagine.

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    インテリジェント エージェント (IA) は、人工知能の分野で、インテリジェントな方法で機能するエージェントを指すために使用される用語です。 このエージェントは周囲を見て、目標を達成するために独立して行動し、学習や情報の取得を通じてパフォーマンスを向上させる可能性があります。 インテリジェント エージェントには、単純なものもあれば複雑なものもあります。インテリジェント エージェントの例としては、サーモスタットやその他の制御システムがあります。 企業、州、生物群系など、インテリジェント エージェントの概念を満たす他のシステムと同様に、人間もインテリジェント エージェントの一例です。
     
    使い方 利益
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: インテリジェント エージェント
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 強化学習
     
    第 4 章: ソフトウェア エージェント
     
    第 5 章: マルチエージェント システム
     
    第 6 章: Rational エージェント
     
    第 7 章: 自動化された計画とスケジューリング
     
    第 8 章: 知覚 (人工知能)
     
    第 9 章: AI の調整
     
    第 10 章: 人工知能における誤った目標
     
    (II) インテリジェント エージェントに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのインテリジェント エージェントの使用例の実例。
     
    (IV) インテリジェント エージェントのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    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インテリジェント エージェント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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    「行動ベースのロボット工学」は、ロボット工学と認知科学のダイナミックな交差点を探求したい人にとって不可欠なガイドです。フアード・サブリー が執筆したこの本は、ロボット工学に対する行動ベースのアプローチを包括的に探求し、理論的概念と実際の応用を結びつける洞察を提供します。この分野の専門家、大学院生、学部生、または熱心な愛好家のいずれであっても、この本は、急速に進化する今日のテクノロジー環境におけるロボット工学の理解を深める貴重なリソースとして役立ちます。
     
    章の概要:
     
    1: 行動ベースのロボット工学: ロボット工学における行動ベースのシステムを導く原則を紹介します。
     
    2: サブサンプション アーキテクチャ: 複雑なロボットの動作を構築するための階層化アーキテクチャを探ります。
     
    3: ビーム ロボット工学: 生物学的動作を模倣するように設計されたシンプルで効率的なロボットについて説明します。
     
    4: 生物に着想を得たコンピューティング: 生物システムがロボット工学における計算アプローチにどのように影響するかを調べます。
     
    5: リュック・スティールズ: この主要研究者によるロボット工学と言語進化への貢献を強調します。
     
    6: ソーシャルシミュレーション: エージェント間の社会的相互作用が行動ベースの設計にどのように影響するかを調査します。
     
    7: ロドニー・ブルックス: このロボット工学の先駆者がもたらした革新的なアイデアを取り上げます。
     
    8: 同時ローカリゼーションとマッピング: ロボットが環境をナビゲートしてマッピングする方法を説明します。
     
    9: マルチエージェントシステム: 複数のロボットが相互作用して協力するシステムについて説明します。
     
    10: 物理シンボルシステム: 問題解決のために物理エンティティがシンボルを操作する方法を探ります。
     
    11: モデルベース推論: 環境の内部モデルを使用してロボットの推論プロセスを分析します。
     
    12: インテリジェントエージェント: 動的な環境で自律的に動作できるエージェントを定義します。
     
    13: 具体化された認知科学: ロボット工学における物理的な具体化と認知プロセスを結び付けます。
     
    14: 新しい人工知能: 行動ベースのロボット工学に影響を与える新しい人工知能アプローチを紹介します。
     
    15: アクティビティ認識: ロボットが人間のアクティビティを認識して反応するためのテクニックについて説明します。
     
    16: 見習い学習: ロボットが他者の観察からどのように学習できるかを探ります。
     
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    この本は単なるガイドではありません。ロボット工学の未来を理解するための投資です。「行動ベースのロボット工学」を読むことで、本のコストを超える知識を身に付け、専門スキルを高め、ロボット工学への情熱を燃やすことができます。今日そして明日のインテリジェント マシンを形作る原則に取り組む準備をします。
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