Practical Use of Neural Network
2008年4月30日更新 担当：宮尾 序論 曲線の屈曲度の判定 序言 フリーマンコードを用いた曲線のコード化 曲線の外輪郭と内輪郭の速度差を用いた曲線のコード化 使用するニューラルネットワークの構成と学習法 評価実験 フリーマンコード化を用いた曲線の識別実験 モデル化曲線の識別 手書き曲線の識別 識別実験の評価 両輪郭の速度差によるコード化手法を用いた識別実験 手書き曲線の識別実験とその評価 手書き文字「UとV」と「(と<」の識別実験 実験のまとめと評価 結言 演習問題(CAI)： テスト1： テスト2： テスト3： テスト4： テスト5 音符構造の判定 序言 音符検出の流れとその概要 音符の構成要素の候補検出 符尾の候補検出 符頭の候補検出 旗の候補検出 ニューラルネットワークを用いた候補記号の識別 符頭候補識別のための特徴量のコード化 旗候補識別のための特徴量のコード化 ニューラル
工学と微積
１章. 複雑な関数の微分 ７章. 多重積分 ２章. 微分と速度（ベクトルの微分） ８章. 線積分・ベクトルの積分 ３章. 多変数関数の微分１ ９章. テーラー展開 ４章. 多変数関数の微分２ 10章. 簡単な微分方程式 ５章. 複雑な関数の積分 11章. 偏微分方程式 ６章. パラメータ表示関数の積分 12章. ラグランジュの乗数法 参考 テストに関する注意 三角関数の性質 検索: 平成24年度前期 理数演習の受講生へ
情報理論
信州大学 工学部 情報工学科 履修方法 この科目はインターネット大学で履修している学生限定のものです。 それ以外の方は、自由に勉強しても構いませんが、 単位認定や提出課題の確認は行われない。 単位認定のために履修を希望する学生は、担当教員へ連絡して下さい。 履修期間は前期のみです。 毎年課題の見直しを行う。 単位認定条件 テストを全て期限内に終了すること。 総得点が６０点以上であること。 注意事項 テストや最終試験は一人でやること。 他人に答えを教えてもらったり、不正行為を行ったと判断された場合、 評価は不可になる。 評価方法 総得点が９０点以上：Ｓ（秀）、８０点以上：Ａ（優）、７０点以上：Ｂ（良）、６０点以上：Ｃ（可）、６０点未満：Ｄ（不可） 配点：
画像処理
実習用ツールについて ダウンロード 課題の提出について 提出課題の確認 １ 画像処理の概要 ２ ２値画像処理 2.1 ２値化処理 2.2 近傍と連結 2.3 距離 2.4 収縮と膨張 2.5 細線化 2.6 課題１ 課題１提出 ３ 濃淡画像処理 3.1 コントラストの改善 3.2 鮮鋭化 3.2.1 空間フィルタリング 3.2.2 空間周波数フィルタリング 3.3 雑音除去 3.4 課題２ 課題２提出 ４ 濃淡画像の解析 4.1 エッジの抽出 4.2 領域分割 4.3 課題３ 課題３提出 ５ 課題４（最終） 画題４提出 質問は岡本まで
マイクロコンピュータ
履修について この科目の単位認定は現在行っていません 自由に学習しても構いませんが、質問等は一切受け付けません 教材 内容 テキスト 復習テスト
目次
目次 第1章 作成方法 第2章 個々の部品について 第3章 配線 第4章 半田付けの方法 第5章 回路作成 第6章 回路のチェック 第7章 回路のトラブル対策 操作説明（初めて学習される方は必ずご覧下さい） これから回路を作ろうとするときに必要な知識と、作った回路がうまく動かないときのチェックの方法を説明します。回路の設計については論理回路等の授業でその方法をしっかり学んでください。でも、正しい設計が出来たとしても、きちんと作れなければ動かすことはできません。また動かなかったときにどうやって直すか（ミスをどうやって見つけるか）ということは、エンジニアとして大切な資質となります。知識だけではなくもの作りも出来るエンジニアを目指して、この講座を受けて下さい。 ＜注意＞この授業は，別の授業「マイクロコンピュータ」で使用する演習基板の作成を例に，実際に回路の作成を行うことを目的としています．第２章
第4章 半田付けの方法
第4章 半田付けの方法 4.1 半田付けの基本 4.2 用意するもの 4.3 事前準備 4.4 半田付け 4.5 半田メッキ
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