標(biāo)題: Titlebook: Künstliche Intelligenz; Was steckt hinter de Gerhard Paa?,Dirk Hecker Book 2020 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer N [打印本頁] 作者: GUST 時(shí)間: 2025-3-21 16:55
書目名稱Künstliche Intelligenz影響因子(影響力)
作者: enmesh 時(shí)間: 2025-3-21 22:03 作者: 使殘廢 時(shí)間: 2025-3-22 04:28 作者: insurgent 時(shí)間: 2025-3-22 08:24
,Was ist intelligent an Künstlicher Intelligenz?,. Bild) einer Ausgabe (z.B. Bildklasse) zuzuordnen. Ein- und Ausgaben werden durch Zahlenpakete repr?sentiert. Diese Zuordnung wird nicht manuell programmiert, sondern anhand von Beobachtungen und Daten sukzessive angepasst und trainiert. Diesen Vorgang nennt man auch ?Lernen“.?作者: 印第安人 時(shí)間: 2025-3-22 10:24
,Tiefes Lernen kann komplexe Zusammenh?nge erfassen,passung dargestellt und wie es sich mit Regularisierungsverfahren l?sen l?sst. Zum Schlu? wird ein überblick über die unterschiedlichen Typen tiefer neuronaler Netze gegeben und Methoden zur Suche einer Netzwerk-Struktur diskutiert.?作者: 充足 時(shí)間: 2025-3-22 15:32 作者: 仔細(xì)檢查 時(shí)間: 2025-3-22 17:52
Gerhard Paa?,Dirk Heckercribed by the terms man-man communication and man-machine communication, respectively. As a carrier of information between humans, the problem oriented programming language is designed to express the essence of an algorithm in a way which is un- ambiguous and concise as well as independent of (and t作者: 以煙熏消毒 時(shí)間: 2025-3-22 23:32 作者: 熱情贊揚(yáng) 時(shí)間: 2025-3-23 03:18 作者: 新奇 時(shí)間: 2025-3-23 09:05 作者: Mechanics 時(shí)間: 2025-3-23 12:10 作者: fulmination 時(shí)間: 2025-3-23 14:35
Gerhard Paa?,Dirk Heckerized as a key second messenger in plants and in beneficial and pathological plant-microorganism interactions switching on and off different processes. Nitric oxide has been associated to the signaling cascades leading to lateral and adventitious root development induced by . in tomato, in the . biof作者: CANE 時(shí)間: 2025-3-23 19:16
Gerhard Paa?,Dirk Heckertheir polyphasic taxonomic characteristics, at present this genus encompasses 15 valid species. In this chapter, the identification and characterization of the genus . through genotypic, phenotypic or chemotaxonomic approaches were reviewed. Under the given set of PCR condition, the genus specific p作者: Climate 時(shí)間: 2025-3-24 00:53
Gerhard Paa?,Dirk Heckertions exist in a few CTF competitions, but Misc is a hodgepodge of all sorts of challenges. Although the types of Misc challenges are vast and the scope of investigation extremely broad, we can broadly classify them. Depending on the challenge author’s intent, Misc challenges can be divided into the作者: 傀儡 時(shí)間: 2025-3-24 04:31
Gerhard Paa?,Dirk Heckersionals in any clinical setting to conduct thorough assessments of individual from culturally specific population groups, making it especially valuable in today‘s team-oriented healthcare environment. The book is suitable for healthcare workers in all fields, particularly nurses who interact with th作者: 不能約 時(shí)間: 2025-3-24 07:10
Gerhard Paa?,Dirk Heckerir widening use. While there have been manysuccessful applications of knowledge-based systems, some applicationshave failed because they never received the corrective feedback thatevaluation provides for keeping development focused on the users‘needs in their actual working environment. This handboo作者: Gobble 時(shí)間: 2025-3-24 13:40
,Was ist intelligent an Künstlicher Intelligenz?,welt wahrzunehmen und sich ?hnlich wie ein Mensch intelligent zu verhalten. Allerdings ist diese Definition ungenau, da der Begriff ?Intelligenz“ schwer abzugrenzen ist. In diesem Kapitel werden daher einzelne Dimensionen der KI diskutiert. Die meisten KI-Systeme haben die Aufgabe, eine Eingabe (z.B作者: 嚴(yán)厲批評(píng) 時(shí)間: 2025-3-24 17:22
,Was kann Künstliche Intelligenz?,u geführt, dass man einige Teilaufgaben der Künstlichen Intelligenz in befriedigender Weise l?sen kann.?Dieses Kapitel bietet einen informellen überblick über den State-of-the-Art. Besonders wichtig ist hier die Interpretation von Sensordaten, z.B. die Erkennung von Objekten in Fotos, die Diagnose v作者: anniversary 時(shí)間: 2025-3-24 18:59
Einige Grundbegriffe des maschinellen Lernens, Modell, das logistischen Regressionsmodell, formuliert, welches für beliebige Eingaben die zugeh?rige Ausgabe prognostiziert. Ziel ist es, die Relationen zwischen den?vorhandenen Eingabe- und Ausgabegr??en in den Daten automatisch aufzufinden. Hierzu wird eine gro?e Anzahl numerischer Parameterwert作者: Instrumental 時(shí)間: 2025-3-25 02:40
,Tiefes Lernen kann komplexe Zusammenh?nge erfassen,che beliebige Zusammenh?nge zwischen Ein- und Ausgaben repr?sentieren k?nnen. Dieses Kapitel beschreibt die Eigenschaften derartiger tiefer?neuronaler Netze und zeigt auf, wie sich mit Hilfe des Backproagation-Verfahrens die optimalen Parameter finden lassen. Anschlie?end wird das Problem der überan作者: Ingrained 時(shí)間: 2025-3-25 06:39 作者: 一加就噴出 時(shí)間: 2025-3-25 10:35
Erfassung der Bedeutung von geschriebenem Text,n aus geschriebenem Text. In tiefen neuronalen Netzen (TNN) werden W?rter, S?tze und Dokumente meist durch Embedding-Vektoren repr?sentiert. W?hrend einfache Verfahren zur Bestimmung von Embeddings nur zur Darstellung der Bedeutung von W?rtern verwendet werden k?nnen, haben rekurrente neuronale Netz作者: Instinctive 時(shí)間: 2025-3-25 15:36
Gesprochene Sprache verstehen,tete Merkmale für kleine Zeitintervalle. Zur Verarbeitung werden einerseits tiefe Sequence-to-Sequence-Modelle auf LSTM- oder Transformer-Basis verwendet, welche den erkannten Text ausgeben. Als Alternative werden Convolutional Neural Networks genutzt. Ein Hybridmodell aus Sequence-to-Sequence- und 作者: 隱藏 時(shí)間: 2025-3-25 18:45 作者: 藥物 時(shí)間: 2025-3-25 20:09
,Kreative Künstliche Intelligenz und Emotionen,enerative adversariale Netze (GAN) in der Lage, Bilder mit bestimmten Eigenschaften oder Stilmerkmalen zu generieren. Zudem k?nnen sie Bilder eines Typs in einen anderen Typ übertragen, z.B. ein Foto in ein Gem?lde. Für die Erzeugung von Texten gibt es mittlerweile Sprachmodelle, welche neue komplex作者: Myocarditis 時(shí)間: 2025-3-26 03:41
KI und ihre Chancen, Herausforderungen und Risiken,tiefe neuronale Netze und bietet vielf?ltige Chancen und Innovationspotentiale, beispielsweise im Smart Home, in der Medizin und bei industriellen Anwendungen.?KI hat enorme Auswirkungen auf die wirtschaftliche Entwicklung und unsere Arbeitswelt und stellt die Gesellschaft vor gro?e Herausforderunge作者: 小故事 時(shí)間: 2025-3-26 08:04
978-3-658-30210-8Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020作者: 移植 時(shí)間: 2025-3-26 11:39
Gerhard Paa?,Dirk HeckerErm?glicht schnell ein technisches Verst?ndnis der KI.Erl?utert die wichtigsten Anwendungen der KI.Mit vielen Grafiken und Bildern.Hilft, Chancen und Herausforderungen zu erkennen und einzusch?tzen作者: 策略 時(shí)間: 2025-3-26 15:26 作者: concise 時(shí)間: 2025-3-26 20:20 作者: organic-matrix 時(shí)間: 2025-3-26 23:59
Gerhard Paa?,Dirk Heckerelf to transform efficiently programs written in the problem oriented language into machine programs. Thus the entire computing community profits from the work of the individual programmer. The primary purpose of the Handbook is to present a set of algorithms of broad utility from the domain of nume作者: conifer 時(shí)間: 2025-3-27 03:56
Gerhard Paa?,Dirk Heckerelf to transform efficiently programs written in the problem oriented language into machine programs. Thus the entire computing community profits from the work of the individual programmer. The primary purpose of the Handbook is to present a set of algorithms of broad utility from the domain of nume作者: 動(dòng)機(jī) 時(shí)間: 2025-3-27 07:59 作者: 偶然 時(shí)間: 2025-3-27 09:49
Gerhard Paa?,Dirk Heckerelf to transform efficiently programs written in the problem oriented language into machine programs. Thus the entire computing community profits from the work of the individual programmer. The primary purpose of the Handbook is to present a set of algorithms of broad utility from the domain of nume作者: Concerto 時(shí)間: 2025-3-27 14:09
Gerhard Paa?,Dirk Heckernning the nitric oxide actions in the association of plant growth-promoting bacteria with roots. In this chapter we describe several techniques that allow detecting and quantifying endogenously produced and exogenously applied nitric oxide in bacteria cultures and inoculated plants, including real-t作者: ablate 時(shí)間: 2025-3-27 20:25
Gerhard Paa?,Dirk Heckernning the nitric oxide actions in the association of plant growth-promoting bacteria with roots. In this chapter we describe several techniques that allow detecting and quantifying endogenously produced and exogenously applied nitric oxide in bacteria cultures and inoculated plants, including real-t作者: insipid 時(shí)間: 2025-3-27 23:33 作者: Cultivate 時(shí)間: 2025-3-28 06:09 作者: PARA 時(shí)間: 2025-3-28 08:52
Gerhard Paa?,Dirk Heckerity, healthcare practices, and the views of healthcare providers. It also discusses the variant characteristics of culture that determine the diversity of values, beliefs, and practices in an individual‘s cultural heritage in order to help prevent stereotyping. These characteristics include age, gen作者: 清晰 時(shí)間: 2025-3-28 14:01
Gerhard Paa?,Dirk Heckerk requirements? Is thesystem easy to use? Is the knowledge base logically consistent? Doesit meet the required level of expertise? Does the system improveperformance? .The authors have produced a handbook that will serve two audiences: atool that can be used to create knowledge-based systems(practitioners, de978-1-4613-7829-7978-1-4615-6171-2作者: llibretto 時(shí)間: 2025-3-28 15:35 作者: 有節(jié)制 時(shí)間: 2025-3-28 22:35 作者: 粗野 時(shí)間: 2025-3-29 02:08 作者: 不斷的變動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-29 07:02
Gesprochene Sprache verstehen,lt. In einem Video kann man einerseits die Ereignisse in einem Video klassifizieren. Dies ist mit Varianten von raum-zeitlichen Convolution-Schichten m?glich. Schwieriger ist die Beschreibung von Videos durch Untertitel, welche beispielsweise mithilfe von Transformer-übersetzungsmodellen enerfolgen 作者: misshapen 時(shí)間: 2025-3-29 09:58
Lernen von optimalen Strategien,ustand eine optimale Wahrscheinlichkeitsverteilung über den m?glichen Aktionen. Für beide Modellarten werden Trainingsverfahren abgeleitet, welche aus einer Anzahl von simulierten Modellverl?ufen den Gradienten bestimmen und so das Modell trainieren. Im Unterschied zu bisherigen TNN werden die Train
