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修復 - コンピュータビジョンにおけるギャップを埋める - cover

修復 - コンピュータビジョンにおけるギャップを埋める

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

インペインティングとは
 
インペインティングは、アートワークの損傷、劣化、または欠落した部分を埋めて完全なイメージを表現する保存プロセスです。 このプロセスは画像復元で一般的に使用されます。 油絵やアクリル画、化学写真プリント、彫刻、デジタル画像やビデオなど、物理的なアート媒体とデジタル アート媒体の両方に適用できます。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 修復
 
第 2 章: テクスチャ合成
 
第 3 章: 文化財の保存と修復
 
第 4 章: 歴史的絵画の分析
 
第 5 章: 保存科学 (文化財)
 
第 6 章: 絵画の保存と修復
 
第 7 章: 板絵の保存と修復
 
第 8 章: ポンペイのフレスコ画の保存と修復
 
第 9 章: 古代ギリシャ陶器の保存と修復
 
第 10 章: トーマス イーキンスの「グロス クリニック」の保存修復
 
(ii) 修復に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 実際の例
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、および修復したい人 あらゆる種類の修復に関する基本的な知識や情報を超えたものです。
 
 
 
 
Disponible depuis: 28/04/2024.
Longueur d'impression: 104 pages.

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    パーセプトロンとは
     
    パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
     
    第 1 章: パーセプトロン
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: サポート ベクター マシン
     
    第 4 章: 線形分類器
     
    第 5 章: パターン認識
     
    第 6 章: 人工ニューロン
     
    第 7 章: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 8 章: バックプロパゲーション
     
    第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
     
    第 10 章: 多層パーセプトロン
     
    (II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でパーセプトロンを使用する実際の例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のパーセプトロンに関する基本的な知識や情報を超えたい人 .
     
    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。Artificial Intelligence eBook 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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    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 戦争の原則
     
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    第 3 章: 電撃戦
     
    第 4 章: 軍事戦術の一覧
     
    第 5 章: 軍事科学
     
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    (ii) 戦争の原則に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の戦争の原則に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    人工知能の軍拡競争とは
     
    自律致死兵器システム (LAWS) の開発と配備の競争は、軍事用の人工知能の軍拡競争の一例です。 2 つ以上の国家が互いに競争すること。 2010 年代半ば以来、多くの観察者が、優れた軍事用人工知能を求めて世界の超大国間で軍備競争が勃発していることを観察してきました。 この軍拡競争は、地政学的および軍事的緊張の激化によって推進されています。 米国と中国の間の AI 軍備競争は、多くの場合、両国間の大規模な AI 冷戦の一部として組み立てられます。
     
    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: 人工知能の軍拡競争
     
    第 2 章: 自律ロボット
     
    第 3 章: 軍事 ロボット
     
    第 4 章: スチュアート J. ラッセル
     
    第 5 章: AI 乗っ取り
     
    第 6 章: 自律型致死兵器
     
    第 7 章: Future of Life Institute
     
    第 8 章: 殺人ロボットを阻止するキャンペーン
     
    第 9 章: 一般人工知能による実存的リスク
     
    第 10 章: 人工知能の規制
     
    (II) 人工知能の軍拡競争に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野で人工知能の軍拡競争が使用されている実際の例。
     
    (IV) 人工知能軍拡競争のテクノロジーを 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
     
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    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人工知能軍拡競争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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