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学習モデルのスタンドアロン化

JAIST Repository: ソフトウェアプロセス標準化における組織改善の学習モードモデル

JAIST Repository: ソフトウェアプロセス標準化における組織改善の学習モードモデル

... SEPG: Software Engineering Process Group 改善を主導するグループ SQA : Software Quality Assurance 品質ためプロセスとプロダクト遵守をレビューする WG : Working Group ある問題を解決するため小集団、SEPG下部グループ 図 5 ...

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確率環境下でのモデルベース学習

確率環境下でのモデルベース学習

... TD 学習ように実際行動を通して経験 から価値を推定し,方策を改善するモデルなし学習と,エー ジェントが観測結果から環境ダイナミックスを構築して 状態価値を推定し,方策改善を行なうモデルベース学習が ある。モデルベース学習学習効率をあげる重要な手法 ...

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Oracle HTTP Serverスタンドアロン・デプロイの管理Apache 2.0ベース, 10g( )

Oracle HTTP Serverスタンドアロン・デプロイの管理Apache 2.0ベース, 10g( )

... ID サポート サポート サポート サポート この機能により、ステップアップ、Server Gated Cryptography(SGC)またはグローバル・ サーバー ID など様々に称される SSL プロトコル機能サポートが追加されます。ステップ アップは、古くて暗号強度が低いブラウザをステップアップして、512 ...

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2K5-OS-14b-5 モジュールの学習とモジュール組換え計算による見立て遊びの成立過程のモデル化

2K5-OS-14b-5 モジュールの学習とモジュール組換え計算による見立て遊びの成立過程のモデル化

... 本稿提案モデルでは,子どもエージェントは物体クラ ス間に見立てに関する類似度もっている.類似度は各方策モ ジュールにおいて行動が計画される際行動価値割引に用い られる.類似度は,子どもエージェントが見立てを行ったとき に養育者が本来物体で真似した場合,子どもエージェントが 本来物体で行動を行ったときに養育者が見立てて真似した ...

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印刷工程における段取り回数最小のモデル化 (21世紀の数理計画 : 最適化モデルとアルゴリズム)

印刷工程における段取り回数最小のモデル化 (21世紀の数理計画 : 最適化モデルとアルゴリズム)

... 返し行う必要が生じる. 数学的に裏付けされた最適手法や進化的手法を中心としたメタヒューリ スティック解法は非常に有効であるが, 現場作業員が数理的解法に関する知識を持ち合わせていな ければ , 現場自身で解法発展・改良は期待できな $Aa$ . 時間流れを意識した動的な入力を取り扱っ た問題はこれまで多数報告されているが, ...

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PDFファイル 1B5OS12b オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

PDFファイル 1B5OS12b オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

... 4 ような意思決定順序になって いれば、ある程度学習したとみなしてきた。同じように、ゲー ムログも分析してきた。しかしこれまで研究成果とし て、アンケートで回答はゲームオペレーションに反映され ていなかったり、ゲームログもケースへ理解と整合してい ...

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PDFファイル 1B5OS12b オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

PDFファイル 1B5OS12b オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

... As a result, the externalization of the result of the students' information-receiving by teaching by Kit-Build concept map clearly has prompted the improvement of [r] ...

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PDFファイル 1B4OS12a オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

PDFファイル 1B4OS12a オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

... 我々は,大学生に,引き算筆算認知モデルを実装させ た。実践に参加した大学生にとって,筆算引き算を行うとい う課題は,特段困難を覚えることなく,極めて容易に遂行可 能である。一方で,そこで遂行される手続きは,例えば,ゼロ を飛び越えて桁下がりを行う処理などを考えてみれば,意外と 複雑であることがわかる。ほとんど意識することなく実行して ...

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ファイル転送プログラムの開発 : スタンドアロンBASICシステムからCP/Mシステムへ

ファイル転送プログラムの開発 : スタンドアロンBASICシステムからCP/Mシステムへ

... (ディスク・ファイルの互換性〕 現在,パーソナノレ・コンビュータ用のスタンドアロン BASIC 言語処理系は,ほとんどが,米国マイクロソフト 社の手で開発されており,そうでない場合(例えばシャ ープ MZ シリーズパーソナノレコンピュータ〉でも,マイ クロソフト社の BASIC 言語仕様と類似の仕様を採用し ている。この結果, ソースプログラムレベルでいえば, かなりの[r] ...

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美術科批評学習に関する一考察 : ゲーヒガン批評学習モデルの真正性について

美術科批評学習に関する一考察 : ゲーヒガン批評学習モデルの真正性について

... この、フェルドマン示す4つ段階的プロセスと は、 「記述(description)、 析(formal analysis)、解釈 (interpretation)、判断(judgement)」によって構成さ れる。この学習モデルにおいて、学習者はそれぞれ 活動を段階的に ることにより、作品から発見を構 ...

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JAIST Repository: 特許審査対応における経験知統合学習モデルの構築と学習支援環境の開発

JAIST Repository: 特許審査対応における経験知統合学習モデルの構築と学習支援環境の開発

... 図 2:「特許審査対応パターン」 part-of 階層 (3) 特許審査対応パターン構成 図 2 は、特許審査対応に必要な概念として 特許審査対応プロセスオントロジーにおい て抽出されている「特許審査対応パターン」 を part-of 階層により体系的に記述したもの である。図 2 に示すように「特許審査対応パ ターン」は、特許審査対応時に出願人が拒絶 理由意図を把握するために必要な概念で ...

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Oracle、MS Access または SQL DB と CVP スタンドアロン配備を統合方法

Oracle、MS Access または SQL DB と CVP スタンドアロン配備を統合方法

... integraton 例を見つけることができます。 Oracle データベースと統合 これらが CVP と Oracle データベースを統合ために必要なステップです: ステップ 1.To 使用 CVP コール スタジオが付いているデータベース要素、ディレクトリ インタ ーフェイス(JNDI)を指名する神託サーバに JAVA を提供するために ...

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サプライチェーンにおける配送戦略の競合モデル (最適化モデルとアルゴリズムの新展開)

サプライチェーンにおける配送戦略の競合モデル (最適化モデルとアルゴリズムの新展開)

... たシステムことを言い,自動車製造業における部品製造から自動車本体組み立てまで プロセスなどがその典型的な例として挙げられる.またサプライチェーンマネジメント (Supply Chain Management: SCM) とは,サプライチェーン全体を改善し,納期短縮, ...

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モデルベース並列化ツールeMBPの紹介

モデルベース並列化ツールeMBPの紹介

... ■Matlab/Simulinkで設計された制御モデルから生成されるCソースコードを並列。 ■モデル構造を頼りに並列を行うため、設計者意図が反映される。 ■ブロック毎実行性能見積りにハードウェア構造記述SHIM (※1)を採用。 ■コア割り当ては、「階層クラスタリング(※2)」アルゴリズムを利用 ...

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深層学習におけるベイズ最適化の高速化

深層学習におけるベイズ最適化の高速化

... 図 2.5: 勾配降下法 2.1.4 深層学習 深層学習とは,ニューラルネットワーク中間層が 3 層以上ものことである.また, 深層学習特徴は人手でデータから特徴量を抽出を行わなくてよいという点がある.特徴 量抽出はデータマイニングで非常に時間がかかる作業であり,この作業自動できる ...

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需要の不確実性を考慮したロバストサプライチェイン均衡モデル (数理最適化の発展 : モデル化とアルゴリズム)

需要の不確実性を考慮したロバストサプライチェイン均衡モデル (数理最適化の発展 : モデル化とアルゴリズム)

... Hayashi, Manual of ReSNA −matlab software for mixed nonlinear second‐order cone complementarity problems based on Regularized Smoothing Newton Algorithm‐.. [9] 林俊介,ReSNA の手引き,オペレーションズ.[r] ...

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ライセンス登録方法 ZW3D2015 スタンドアロン ドングル Zissen Machineware

ライセンス登録方法 ZW3D2015 スタンドアロン ドングル Zissen Machineware

...  アクティベーションIDは、FD、CD、またはEメールなど電子データで配布されます。アクティベーションID 入力際は、配布されたライセンスファイルよりアクティベーションID(8桁英数字)をコピーして、入力枠へ 貼り付けます。 7 「アクティベーション成功」メッセージボックスが表示されます。<OK>をクリックして、ダイアログを閉じま ...

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ディープラーニングのモデル軽量化技術

ディープラーニングのモデル軽量化技術

...  ディープラーニングモデルとは、狭義には4層以上に 多層したニューラルネットワークことを指し、層間結合 やバイアスなど係数として、多数パラメーターを持つ。 通常、それらパラメーターは16∼32ビット浮動小数点 で表現される。ディープラーニングには、 「学習」と「推論」 ...

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拡張による学習としての地域活性化-阿蘇地域におけるスポーツを利用した共発的発展モデルについての検討-

拡張による学習としての地域活性化-阿蘇地域におけるスポーツを利用した共発的発展モデルについての検討-

... 形で新しい活動システムを創造できるのではないかと考えている。 なお、このことは観光の衰退を招くものではない。むしろ有利に働くはずで ある。スポーツがこの地の核のひとつとして成立していくならば、観光は、ス ポーツとのコラボレーションによってさらに発展していくことが予想される。 阿蘇における韓国・中国からの観光客などの多さを考えれば、そこにスポーツ という別の軸があれば外[r] ...

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PDFファイル 1B4OS12a オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

PDFファイル 1B4OS12a オーガナイズドセッション「OS12 組み立てることによる学習のモデル化と支援環境 」

... Web ØĥA¾ŘŋŜIJl…ďįěěĪĞ [ ©M 2012] ť×øJ íĞăĈįê×øğ³)IJďomfšomŊŢŜIJ íčē [Kinoshita 2013] Ŧ~ŘŋŜĚĠťA¾×øīAijĔ HIJĺŢşŢōĚǕďįĊěIJ"lěčęť Web ØĥA¾ ğœŞŅŃIJŧėğőķĶńţ Web śņŢŃk¸őķĶńš¥Úˆ ´őķĶńš×øJíőķĶńŤ[r] ...

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