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10 第 2 章 グラフレイアウト 2.1 グラフレイアウト手法 第 1 章で述べたような審美的基準に沿ってグラフをレイアウトするには、どのよう なノード配置が審美的基準を最適化するかを探索する。 しかし、総当り的に探索することは組み合わせ的に膨大な数となり多くの場合 NP 困 難であるため、ユーザによるインタラクティブな情報獲得を支援するためには、近似 的な最適解を短時間で求めるためのヒューリスティ ックな手法が求められる。 そのための手法は大まかに 2 種類に分類され、グラフ理論をベースにしたアルゴリ ズム的アプローチ、物理モデルをベースとしたモデル的アプローチがある。[2] 2.2 アルゴリズム的アプローチ 主にグラフアルゴリズムや、計算幾何、離散数学などの理論的手法を利用し、あら かじめ用意された審美的基準を拘束条件としてこれを準最適化するように設計された 高速なア
IBM - 日本
企業には、汎用的なAIではなく「ビジネス向けに設計されたAI」が求められることを強調する、新たなキャンペーンを開始しました。これらのアニメーションに込めた「IBMよりお伝えしたい5つのこと」をご紹介します。 最新情報 ドイツと日本の宇宙機関、国際宇宙ステーションでロボット間連携の画期的成果を達成 ドイツテレコム社がIBM Concertを採用し、AIを活用した自動化でIT業務を加速 IBM、2025年度第2四半期の連結決算を発表 日本IBM、医療従事者の業務変革を促進する「病院業務支援AIソリューション」を提供開始 CEOスタディ2025「ビジネス成長を飛躍させるための5つの意識改革」日本語版を公開 IBM、エンタープライズITの水準を引き上げるIBM Power11を発表 ウィンブルドンを主催するオールイングランド・ローンテニス・クラブとIBM、リアルタイムでファン・エンゲージメントを高
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