Chapter four delves into the realm of computer vision exploring fuzzy theory's applications in image processing and object recognition Fuzzy theory has proven particularly useful in this field due to its ability to handle imprecision and uncertainty in visual data In chapter five we examine the role of fuzzy theory in decision-making under uncertainty This chapter presents several case studies demonstrating how fuzzy systems can be applied to realworld problems such as inventory management and supply chain optimization The authors also discuss the challenges of implementing fuzzy systems in realworld settings and offer practical guidance on overcoming these obstacles. Chapter six delves into the world of natural language processing where fuzzy theory is revolutionizing text analysis and machine translation Fuzzy theory's flexibility allows it to accommodate the inherent ambiguity and complexity of human language making it an ideal tool for natural language processing applications. Finally, chapter seven considers the broader implications of fuzzy theory in modern society and its potential impact on the future of technology and human interaction. Throughout the book the authors emphasize the importance of understanding the process of technological evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for survival of humanity and the unification of people in a warring state. Home > News > Company News > 2018 > Sika acquires stake in Chinese joint venture Sika acquires stake in Chinese joint venture Sika has acquired a majority stake in its Chinese joint venture with Tianjin University of Technology and Engineering (TUTEE). The joint venture, which was established in 2004, operates under the name Sika TUTEE Chemical Co. , Ltd. (STC) and is headquartered in Tianjin, China. Глава четвертая углубляется в область компьютерного зрения, исследуя приложения теории нечеткости в обработке изображений и распознавании объектов. Теория нечеткости оказалась особенно полезной в этой области благодаря своей способности справляться с неточностью и неопределенностью в визуальных данных. В главе пятой мы рассмотрим роль теории нечеткости в принятии решений в условиях неопределенности. В этой главе представлено несколько тематических исследований, демонстрирующих, как нечеткие системы могут быть применены к реальным проблемам, таким как управление запасами и цепочка поставок Оптимизация Авторы также обсуждают проблемы внедрения нечетких систем в реальных условиях и предлагают практическое руководство по преодолению этих препятствий. Глава шестая углубляется в мир обработки естественного языка, где нечеткая теория революционизирует анализ текста и машинный перевод. Гибкость теории нечеткости позволяет ей учитывать присущую неоднозначность и сложность человеческого языка, что делает ее идеальным инструментом для приложений обработки естественного языка. Наконец, в седьмой главе рассматриваются более широкие последствия нечеткой теории в современном обществе и ее потенциальное влияние на будущее технологий и человеческого взаимодействия. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания процесса технологической эволюции и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Главная> Новости> Новости компании> 2018> ka приобретает долю в китайском совместном предприятии ka приобретает долю в китайском совместном предприятии ka приобрела мажоритарную долю в своем китайском совместном предприятии с Тяньцзиньским университетом технологий и инженерии (TUTEE). Совместное предприятие, которое было создано в 2004 году, работает под названием ka TUTEE Chemical Co., Ltd. (STC) и имеет штаб-квартиру в Тяньцзине, Китай. download pdf file télécharger le fichier pdf להוריד קובץ PDF скачать файл PDF تنزيل ملف pdf PDF-Datei herunterladen pdf dosyasını indir pobierz plik pdf descargar archivo pdf download pdf file pdf 파일 다운로드 descarregar ficheiro pdf 下载 pdf 文件 Scarica il file pdf PDFファイルをダウンロード
No campo da inteligência computacional, o velho ditado «nem tudo é preto e branco» nunca foi mais apropriado. Através do prisma da lógica ímpar e dos sistemas neutrosóficos, «Aplicações de Teoria Ímpar em Ciências Aplicadas e Aplicações de Computador» expõe uma complexa tapeçaria de incerteza, imprecisão e subjetividade em cenários reais. Este livro é uma prova da força dos sistemas ímpares para superar o fosso entre os conceitos teóricos e suas aplicações pragmáticas. O capítulo 1 apresenta aos leitores uma área de biometria em constante evolução, com foco no reconhecimento facial. A complexidade das características humanas requer um sistema que pode se orientar em matizes, e o reconhecimento de imagem ímpar é uma solução promissora. Ao se aprofundar no mundo da saúde e da demografia no segundo capítulo, os autores exploram o potencial dos sistemas de impressão ímpar nas pesquisas de mortalidade. Incluindo o grau de incerteza, estes sistemas oferecem uma visão mais holística das tendências e previsões de mortalidade. A partir da biometria e da saúde, mudamos nossa atenção para as bases matemáticas da lógica neutrosófica no capítulo terceiro. O método de reconhecimento facial em vídeos ou imagens é conhecido como reconhecimento facial. Isso é importante para a busca de imagens, segurança e autenticação biométrica. A eficiência e a velocidade de identificação do sistema de reconhecimento facial são os fatores mais importantes a serem considerados na criação do algoritmo, porque, apesar da capacidade do computador de identificar rapidamente uma grande quantidade de rostos, ele é menos eficaz do que uma pessoa. O capítulo propôs várias técnicas de reconhecimento facial, incluindo seus próprios rostos, com base em sinais, um modelo de Marcovan oculto e técnicas baseadas em redes neurais. Os três métodos iniciais incluem principalmente a extração de sinais ou o estágio de pré-processamento, que está intimamente ligado ao tipo de reconhecimento de imagem necessário. Em contrapartida, a abordagem da rede neural pode ser usada para qualquer imagem e oferece maior precisão, porque não há informações específicas sobre o tipo de imagem. Um novo algoritmo híbrido e um método de reconhecimento facial chamado FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) pretende aumentar os índices de identificação genuínos ao mesmo tempo que reduz os índices de identificação errados.
В области вычислительного интеллекта старая поговорка «не все черно-белое» никогда не была более уместной. Через призму нечеткой логики и нейтрозофических систем «Приложения нечеткой теории в прикладных науках и компьютерных приложениях» распутывают сложный гобелен неопределенности, неточности и субъективности в реальных сценариях. Эта книга является свидетельством силы нечетких систем в преодолении разрыва между теоретическими концепциями и их прагматическими применениями. Глава первая знакомит читателей с постоянно развивающейся сферой биометрии, уделяя особое внимание распознаванию лиц. Сложности человеческих особенностей требуют системы, которая может ориентироваться в нюансах, и нечеткое распознавание образов представляет собой многообещающее решение. Углубляясь в мир здоровья и демографии во второй главе, авторы исследуют потенциал систем нечеткого вывода в исследованиях смертности. Включая степень неопределенности, эти системы предлагают более целостное представление о тенденциях и прогнозах смертности. От биометрии и здоровья мы переключаем наше внимание на математические основы нейтрозофической логики в главе третьей. Метод распознавания различных лиц на видео или снимках известен как распознавание лиц. Это важно для поиска изображений, безопасности и биометрической аутентификации. Эффективность и скорость идентификации системы для распознавания лиц являются наиболее важными факторами, которые необходимо учитывать при создании алгоритма, поскольку, несмотря на способность компьютера быстро идентифицировать огромное количество лиц, он менее эффективен, чем человек. В главе были предложены многочисленные методы распознавания лиц, включая собственные лица, на основе признаков, скрытую марковскую модель и методы на основе нейронных сетей. Первоначальные три способа в первую очередь включают извлечение признаков или стадию предварительной обработки, которая тесно связана с типом распознавания изображения, которое необходимо. Напротив, подход нейронной сети может быть использован для любого изображения и предлагает большую точность, поскольку в нем отсутствует конкретная информация относительно типа изображения. Новый гибридный алгоритм и метод распознавания лиц под названием FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) направлен на увеличение подлинных показателей идентификации при одновременном снижении ошибочных показателей идентификации.
En el campo de la inteligencia computacional, el viejo dicho «no todo es blanco y negro» nunca ha sido más apropiado. A través del prisma de la lógica difusa y los sistemas neutrosóficos, las «Aplicaciones de teoría borrosa en ciencias aplicadas y aplicaciones informáticas» desentrañan un complejo tapiz de incertidumbre, imprecisión y subjetividad en escenarios reales. Este libro es una evidencia del poder de los sistemas difusos para cerrar la brecha entre los conceptos teóricos y sus aplicaciones pragmáticas. El primer capítulo introduce a los lectores en la esfera de la biometría en constante evolución, prestando especial atención al reconocimiento facial. Las complejidades de las características humanas requieren un sistema que puede navegar en matices, y el reconocimiento impreciso de las imágenes representa una solución prometedora. Profundizando en el mundo de la salud y la demografía en el segundo capítulo, los autores exploran el potencial de los sistemas de inferencia borrosa en los estudios de mortalidad. Incluyendo el grado de incertidumbre, estos sistemas ofrecen una visión más holística de las tendencias y proyecciones de mortalidad. Desde la biometría y la salud, cambiamos nuestra atención a los fundamentos matemáticos de la lógica neutrosófica en el capítulo tres. El método de reconocimiento de diferentes caras en videos o imágenes se conoce como reconocimiento facial. Esto es importante para la búsqueda de imágenes, seguridad y autenticación biométrica. La eficacia y rapidez del sistema de identificación para el reconocimiento facial son los factores más importantes a tener en cuenta a la hora de crear un algoritmo, ya que a pesar de la capacidad del ordenador para identificar rápidamente un enorme número de caras, es menos eficaz que el ser humano. En el capítulo se propusieron numerosos métodos de reconocimiento facial, incluidos los propios faciales, basados en rasgos, un modelo de Markov oculto y métodos basados en redes neuronales. Los tres métodos iniciales incluyen principalmente la extracción de rasgos o la etapa de preprocesamiento, que está estrechamente relacionada con el tipo de reconocimiento de imagen que se necesita. Por el contrario, el enfoque de red neuronal se puede utilizar para cualquier imagen y ofrece una mayor precisión, ya que carece de información específica sobre el tipo de imagen. El nuevo algoritmo híbrido y método de reconocimiento facial llamado FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) tiene como objetivo aumentar las tasas de identificación genuinas mientras se reducen las tasas de identificación erróneas.
Dans le domaine de l'intelligence computationnelle, le vieux dicton « pas tout noir et blanc » n'a jamais été aussi approprié. À travers le prisme de la logique floue et des systèmes neutrosophiques, « Les applications de la théorie floue dans les sciences appliquées et les applications informatiques » démêlent la tapisserie complexe de l'incertitude, de l'imprécision et de la subjectivité dans les scénarios réels. Ce livre témoigne de la force des systèmes flous à combler le fossé entre les concepts théoriques et leurs applications pragmatiques. Le premier chapitre présente aux lecteurs le domaine en constante évolution de la biométrie, en mettant l'accent sur la reconnaissance des personnes. La complexité des caractéristiques humaines exige un système qui peut être orienté dans les nuances, et la reconnaissance floue des images est une solution prometteuse. En approfondissant le monde de la santé et de la démographie dans le deuxième chapitre, les auteurs explorent le potentiel des systèmes de conclusion floue dans la recherche sur la mortalité. Y compris le degré d'incertitude, ces systèmes offrent une vision plus globale des tendances et des prévisions de mortalité. De la biométrie et de la santé, nous tournons notre attention sur les bases mathématiques de la logique neutrosophique au chapitre trois. La méthode de reconnaissance des visages sur des vidéos ou des images est connue sous le nom de reconnaissance faciale. C'est important pour la recherche d'images, la sécurité et l'authentification biométrique. L'efficacité et la rapidité de l'identification du système de reconnaissance faciale sont les facteurs les plus importants à prendre en compte lors de la création de l'algorithme, car malgré la capacité de l'ordinateur à identifier rapidement un grand nombre de visages, il est moins efficace que l'homme. Le chapitre a proposé de nombreuses méthodes de reconnaissance faciale, y compris des visages propres, à partir de traits, un modèle de Markov caché et des méthodes basées sur des réseaux neuronaux. Les trois procédés initiaux consistent tout d'abord à extraire des caractéristiques ou une étape de prétraitement étroitement liée au type de reconnaissance d'image nécessaire. Au contraire, l'approche du réseau neuronal peut être utilisée pour n'importe quelle image et offre une grande précision car elle manque d'informations spécifiques sur le type d'image. Un nouvel algorithme hybride et une méthode de reconnaissance faciale appelée FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) visent à augmenter les indicateurs d'identification réels tout en réduisant les indicateurs d'identification erronés.
In the realm of Computational Intelligence, the age-old adage, “not everything is black and white,” has never been more pertinent. Through the lens of fuzzy logic and neutrosophic systems, Applications of Fuzzy Theory in Applied Sciences and Computer Applications unravels the complex tapestry of uncertainty, imprecision, and subjectivity in real-world scenarios. This book stands as a testament to the power of fuzzy systems in bridging the gap between theoretical concepts and their pragmatic applications. Chapter one introduces readers to the ever-evolving realm of biometrics, specifically focusing on face recognition. The complexities of human features demand a system that can navigate the nuances, and fuzzy pattern recognition presents a promising solution. Diving deeper into the world of health and demography in chapter two, the authors explore the potential of fuzzy inference systems in mortality studies. By incorporating a degree of uncertainty, these systems offer a more holistic view of mortality trends and predictions. From biometrics and health, we shift our focus to the mathematical underpinnings of neutrosophic logic in chapter three. The method of recognizing various faces in videos or pictures is known as face recognition. It is essential for picture searching, security, and biometric authentication. The effectiveness and identification rate of a system for facial recognition are the most important factors to consider while creating the algorithm since, despite the computer’s ability to identify an enormous number of faces quickly, it is less effective than a human being. Numerous face recognition methods, including Eigenfaces, Feature-based, Hidden Markov Model, and Neural Network-based methods, have been suggested in the chapter. The initial three methods primarily involve an extraction of features or a pre-processing stage that is strongly connected to the kind of picture recognition that is needed. Contrarily, the neural network approach may be used for any picture and offers greater precision because it lacks particular information regarding the type of picture. A novel hybrid face recognition algorithm and technique called FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) aims to increase genuine identification rates while reducing erroneous identification rates.
Im Bereich der Computational Intelligence war das alte Sprichwort „nicht alles ist schwarz und weiß“ noch nie treffender. Durch das Prisma der Fuzzy-Logik und neutrosophen Systeme entwirren die „Anwendungen der Fuzzy-Theorie in angewandten Wissenschaften und Computeranwendungen“ einen komplexen Wandteppich aus Unsicherheit, Ungenauigkeit und Subjektivität in realen Szenarien. Dieses Buch ist ein Beweis für die Macht von Fuzzy-Systemen, die Kluft zwischen theoretischen Konzepten und ihren pragmatischen Anwendungen zu überbrücken. Kapitel eins führt die Leser in den sich ständig weiterentwickelnden Bereich der Biometrie ein, wobei der Schwerpunkt auf der Gesichtserkennung liegt. Die Komplexität menschlicher Merkmale erfordert ein System, das sich in Nuancen orientieren kann, und die unscharfe Mustererkennung stellt eine vielversprechende Lösung dar. Indem sie im zweiten Kapitel in die Welt der Gesundheit und Demografie eintauchen, untersuchen die Autoren das Potenzial von Fuzzy-Inferenzsystemen in der Mortalitätsforschung. Einschließlich des Ausmaßes der Unsicherheit bieten diese Systeme eine ganzheitlichere Sicht auf Trends und Prognosen der Mortalität. Von Biometrie und Gesundheit wenden wir uns in Kapitel drei den mathematischen Grundlagen der neutrosophen Logik zu. Ein Verfahren zur Erkennung verschiedener Gesichter in Videos oder Bildern ist als Gesichtserkennung bekannt. Dies ist wichtig für die Bildersuche, Sicherheit und biometrische Authentifizierung. Die Effizienz und Geschwindigkeit der Systemidentifikation für die Gesichtserkennung sind die wichtigsten Faktoren, die bei der Erstellung eines Algorithmus berücksichtigt werden müssen, da ein Computer trotz der Fähigkeit, eine große Anzahl von Gesichtern schnell zu identifizieren, weniger effizient ist als ein Mensch. In dem Kapitel wurden zahlreiche Methoden zur Gesichtserkennung, einschließlich der eigenen Gesichter, anhand von Merkmalen, dem Hidden-Markov-Modell und neuronalen Netzen vorgeschlagen. Die anfänglichen drei Verfahren umfassen in erster Linie eine Merkmalsextraktion oder einen Vorbehandlungsschritt, der eng mit der Art der erforderlichen Bilderkennung verbunden ist. Im Gegensatz dazu kann der neuronale Netzansatz für jedes Bild verwendet werden und bietet eine größere Genauigkeit, da ihm spezifische Informationen über die Art des Bildes fehlen. Ein neuer hybrider Algorithmus und eine Methode zur Gesichtserkennung namens FPBL (Fuzzy Pattern-Based with Laplacianfaces) zielt darauf ab, die authentischen Identifikationsraten zu erhöhen und gleichzeitig die fehlerhaften Identifikationsraten zu reduzieren.