blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Participants at Budapest meeting, December 1, 2001.jpeg|섬네일|2001년 12월 1일 부다페스트에서의 회의 참가자들]]
'''부다페스트 오픈 액세스 이니셔티브'''(Budapest Open Access Initiative, '''BOAI''')는 2002년 2월 14일 대중에게 공개된 연구 문헌<ref name="earlham.edu">{{웹 인용|title=Budapest Open Access Initiative, FAQ |url=http://legacy.earlham.edu/~peters/fos/boaifaq.htm |access-date=11 February 2015}}</ref>에 대한 [[오픈 액세스]]와 관련된 원칙에 대한 공개 성명이다.<ref name=":0">{{웹 인용|title=Read the Budapest Open Access Initiative |url=http://www.budapestopenaccessinitiative.org/read |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20130510233421/http://www.budapestopenaccessinitiative.org/read |archive-date=2013-05-10 |access-date=2021-06-08 |website=www.budapestopenaccessinitiative.org}}</ref> 이는 2002년 12월 [[오픈 소사이어티 인스티튜트]](Open Society Institute)가 [[부다페스트]]에서 2001년 12월 1–2일 사이 소집한 회의에서 시작되었다. 당시 "Free Online Scholarship"으로도 알려진 오픈 액세스를 장려하기 위한 것이다.<ref name="google.se">{{서적 인용|url=https://www.nap.edu/read/11710 |title=Strategies for Preservation of and Open Access to Scientific Data in China ... |date=8 September 2006 |doi=10.17226/11710 |isbn=9780309180399 |access-date=25 March 2021}}</ref><ref name="tenyears">{{웹 인용|last=Melissa Hagemann |date=13 February 2012 |title=Ten Years On, Researchers Embrace Open Access |url=http://www.opensocietyfoundations.org/voices/ten-years-on-researchers-embrace-open-access |access-date=11 February 2015 |website=opensocietyfoundations.org}}</ref> 이 소규모 개인 모임은 오픈 액세스 운동을 정의하는 주요 행사 중 하나로 인식되었다.<ref>{{웹 인용|date=2012-02-19 |title=Definition of Budapest compliant open access |url=https://access.okfn.org/definition/ |access-date=2023-10-07 |website=Open Access Working Group |language=en-US}}</ref><ref>{{저널 인용|last=Bailey, Jr. |first=Charles W. |date=March 2017 |title=An Introduction to Open Access |url=http://eprints.rclis.org/32502/1/56-181-1-PB.pdf |journal=Informatics Studies |volume=4 |issue=1 |pages=43-52 |via=e-LIS}}</ref> 2021년 현재 이니셔티브의 내용은 13개 언어로 번역되었다.<ref>{{웹 인용|title=Budapest Open Access Initiative Translations |url=https://www.budapestopenaccessinitiative.org/translations |access-date=2021-06-08 |website=www.budapestopenaccessinitiative.org}}</ref>

2012년 이니셔티브 10주년을 맞아 원래 이니셔티브가 재확인되었고 향후 10년 동안 오픈 액세스를 달성하기 위한 일련의 권장 사항이 보완되었다.<ref name=":10">{{웹 인용|title=Ten years on from the Budapest Open Access Initiative |url=https://www.budapestopenaccessinitiative.org/boai-10-recommendations |access-date=2021-06-09 |website=www.budapestopenaccessinitiative.org}}</ref><ref>{{웹 인용|title=BOAI |url=http://wiki.lib.sun.ac.za/index.php/BOAI |access-date=11 February 2015}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* Budapest Open Access Initiative FAQ {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20060703153606/http://www.earlham.edu/~peters/fos/boaifaq.htm |date=2006-07-03 }}
* [http://www.earlham.edu/~peters/fos/fosblog.html Open Access News] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20080117192748/http://www.earlham.edu/~peters/fos/fosblog.html |date=2008-01-17 }} by Peter Suber

{{전거 통제}}

[[분류:2001년 문서]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''지온 공국의 기동병기'''({{llang|ja|ジオン公国の機動兵器}})는 [[일본의 애니메이션|애니메이션]] '[[기동전사 건담]]' 및 관련 작품에 등장하는 가상의 병기 중 ' [[지온 공국]]'과 지온 공국 잔당군 '[[데라즈 플리트]]'에 소속된 [[모빌 슈트]](MS) 및 [[모빌 아머]](MA) 등과 같은 기동병기에 대해 설명한다.

== 모빌슈트 ==
* [[앗가이]]
* 아그
* 아그가이
* 이프리트
* 버프
* 카타르
* 가샤
* 갈바르디
* 건담(지온 사양)
* 기건
* 키케로가
* 갱
* 구울
* [[구프]]
* 클럽맨
* 젬 카모프
** 게판게너 겜
* [[겔구그]]
* [[캠퍼 (등장인물)|캠퍼]]
* [[곡그]]
* 자쿠
** 액트 자쿠
** [[자쿠 I]]
** [[자쿠 II]]
** [[자쿠 마린 타입]]
** [[고기동형 자쿠 II]]
** [[작업용 자쿠 II]]
** [[육전형 자쿠 II]]
* 자멜
** 메르자 운 카노네
* [[지옹 (건담 시리즈)|지옹]]
* 주아그
* 줄릭
* [[즈곡크]]
* 센츄리오
* 전략 모빌 슈트
* 조곡
* 조크
* 즈다
* [[돔 (건담 시리즈)|돔]]
** [[릭 돔]]
* 드라체
** 드라체 카이
* 도르멜
* 부그
* 페즌 드와지
* 모빌워커 01식

== 모빌 아머 ==
* 아담
* 압살라스
* [[엘메스]]
* 그라브로
** 그라브로 프로토 타입 수중 비트 탑재 형
** 그라브로 4호기
** 그라브로 (썬더 볼트 버전)
* 그롬린
** 그롬린 II
*** RF 그롬린 II
** 그롬린 포즐
* 자클레로
* 두라
* [[노이에 칠]]
* 빅 잠
* 빅로
* 브라우 브로
* 록

== 기타 ==
* 오고
** 지온 잠수정
* 실버 랜스
* {{임시링크|힐돌브|ja|ヒルドルブ}}
* 라이노 살라스

== 같이 보기 ==
* [[우주세기의 기동병기 목록]]

[[분류:건담 시리즈의 무기]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''딜루션'''(dilution)과 '''드롭아웃'''(dropout→DropConnect라고도 함)은 [[훈련용 검증용 테스트 데이터 세트|훈련용 데이터]]에 대한 복잡한 공동 적응을 방지하여 [[인공 신경망]]의 [[과적합]]을 줄이기 위한 정규화 기술이다. 이는 신경망을 사용하여 모델 평균을 수행하는 효율적인 방법이다. 딜루션은 가중치가 얇아지는 것을 의미하고, 드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 단위(숨겨지거나 표시되는 단위 모두)를 무작위로 "제거"하거나 생략하는 것을 의미한다. 둘 다 동일한 유형의 정규화를 트리거한다.

== 구글의 특허 ==
모델을 개선하기 위해 신경망의 [[인공 뉴런|뉴런]] 사이의 연결을 무작위로 제거하는 사례가 있었지만 이 기술은 [[제프리 힌턴]] 등에 의해 드롭아웃이라는 이름으로 처음 소개되었다. [[구글]]은 현재 드롭아웃 기술에 대한 특허를 보유하고 있다.

== 같이 보기 ==
* [[알렉스넷]]
* [[합성곱 신경망]]

[[분류:인공신경망]]
[[분류:딥 러닝]]
'''드롭아웃'''(dropout)은 아래 항목을 함의한다.

* [[자퇴]]: 학교를 영구적으로 떠나는 것
* [[드롭아웃 (드라마)]]: 팟캐스트 기반 2022년 미니시리즈
* [[드롭아웃 (팟캐스트)]]
* [[딜루션 (신경망)|드롭아웃 (신경망)]]: 과적합을 줄이기 위한 정규화 기법

{{동음이의}}
{{위키데이터 속성 추적}}
'''대응 분석'''(Correspondence analysis, '''CA''')은 [[허먼 오토 하틀리]](Herman Otto Hartley, Hirschfeld)<ref>Hirschfeld, H.O. (1935) "A connection between correlation and contingency", ''Proc. Cambridge Philosophical Society'', 31, 520&ndash;524</ref>가 제안하고 나중에 [[장 폴 벤제크리]](Jean-Paul Benzécri)<ref>{{서적 인용| author = Benzécri, J.-P. | publisher=Dunod |location= Paris, France | year = 1973 | title = L'Analyse des Données. Volume II. L'Analyse des Correspondances}}</ref>가 개발한 다변량 통계 기법이다. 개념적으로 [[주성분 분석]]과 유사하지만 연속형 데이터가 아닌 범주형 데이터에 적용된다. 주성분 분석과 유사한 방식으로, 이는 일련의 데이터를 2차원 그래픽 형식으로 표시하거나 요약하는 수단을 제공한다. 그 목적은 데이터 테이블의 다변량 설정에 숨겨진 모든 구조를 행렬도(biplot)에 표시하는 것이다. 따라서 이는 다변량 안수 분야의 기술이다. 여기에 설명된 CA 변형은 행이나 열에 초점을 맞춰 적용될 수 있으므로 실제로는 단순(대칭) 대응 분석이라고 불러야 한다.<ref>{{서적 인용|last=Beh|first=Eric|title=Correspondence Analysis. Theory, Practice and New Strategies|last2=Lombardo|first2=Rosaria|publisher=Wiley|year=2014|isbn=978-1-119-95324-1|location=Chichester|pages=120}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* Greenacre, Michael (2008), ''La Práctica del Análisis de Correspondencias'', BBVA Foundation, Madrid, Spanish translation of ''Correspondence Analysis in Practice'', available for free download from [https://web.archive.org/web/20100325141907/http://www.fbbva.es/TLFU/tlfu/esp/publicaciones/libros/fichalibro/index.jsp?codigo=300 BBVA Foundation publications]
* Greenacre, Michael (2010), ''Biplots in Practice'', BBVA Foundation, Madrid, available for free download at [http://www.multivariatestatistics.org multivariatestatistics.org]

{{전거 통제}}

[[분류:차원 축소]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''인사이드-아웃사이드-비기닝'''(inside–outside–beginning), '''IOB 포맷''' 또는 '''BIO 포맷'''은 [[전산언어학]](예: [[개체명 인식]])의 청크 작업에서 [[낱말 분석|토큰]]에 태그를 지정하기 위한 일반적인 태그 지정 형식이다.<ref>{{웹 인용|title=Entity Recognition|url=http://www.evalita.it/2009/tasks/entity|access-date=22 August 2013|archive-date=30 September 2013|archive-url=https://web.archive.org/web/20130930212424/http://www.evalita.it/2009/tasks/entity|url-status=live}}</ref> 이는 램쇼(Ramshaw)와 마커스(Marcus)가 1995년 "변환 기반 학습을 사용한 텍스트 청킹"(Text Chunking using Transformation-Based Learning)이라는 논문에서 제시했다.<ref>{{ArXiv 인용|title=Text Chunking using Transformation-Based Learning|author=Ramshaw and Marcus|year=1995|eprint=cmp-lg/9505040}}</ref> 태그 앞의 I- 접두사는 태그가 청크 내부에 있음을 나타낸다. O 태그는 토큰이 어떤 청크에도 속하지 않음을 나타낸다. 태그 앞의 B- 접두사는 태그가 O 태그 없이 다른 청크 바로 뒤에 오는 청크의 시작임을 나타낸다. 이 경우에만 사용된다. 청크가 O 태그 뒤에 오면 청크의 첫 번째 토큰은 I- 접두사를 사용한다.

널리 사용되는 또 다른 유사한 형식은 IOB2 형식이다. 이는 B-태그가 모든 청크의 시작 부분에 사용된다는 점을 제외하면 IOB 형식과 동일하다(즉, 모든 청크는 B-태그로 시작함).

엔터티 태그 지정에 대한 읽기 쉬운 소개는 밥 카펜터(Bob Carpenter)의 블로그 게시물 "Coding Chunkers as Taggers"에 나와 있다.<ref>{{웹 인용|title=Coding Chunkers as Taggers: IO, BIO, BMEWO, and BMEWO+|author=Bob Carpenter|year=2009|url=https://lingpipe-blog.com/2009/10/14/coding-chunkers-as-taggers-io-bio-bmewo-and-bmewo/ |archive-date=5 August 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170805150451/https://lingpipe-blog.com/2009/10/14/coding-chunkers-as-taggers-io-bio-bmewo-and-bmewo/|url-status=live}}</ref>

IOB 형식의 예:

{{pre|Alex I-PER
is O
going O
to O
Los I-LOC
Angeles I-LOC
in O
California I-LOC}}

"Alex", "Los" 및 "California"는 해당 청크의 첫 번째 토큰이지만 "I-" 접두사가 있음에 주의한다.

[[불용어]]를 필터링한 후의 동일한 예:

{{pre|Alex I-PER
going O
Los I-LOC
Angeles I-LOC
California B-LOC}}

"California"는 이제 다른 LOC 청크 바로 뒤에 "B-" 접두사가 붙는다.

IOB2 형식의 동일한 예(불용어 필터링의 영향을 받지 않는 태그 포함):

{{pre|
Alex B-PER
is O
going O
to O
Los B-LOC
Angeles I-LOC
in O
California B-LOC
}}

관련 태그 지정 체계에는 때때로 "START/END: 태그 B, E, I, S 또는 O로 구성된다. 여기서 S는 단일 토큰을 포함하는 청크를 나타내는 데 사용된다. 길이가 2보다 크거나 같은 청크는 항상 B 태그이고 E 태그로 끝난다.

다른 태깅 체계에는 BIOES/BILOU가 포함된다. 여기서 'E'와 'L'은 마지막 또는 끝 문자가 이러한 시퀀스임을 나타내고 'S'는 단일 요소 또는 'U' 단위 요소를 나타낸다.

BIOES 형식의 예:

{{pre|Alex S-PER
is O
going O
with O
Marty B-PER
A. I-PER
Rick E-PER
to O
Los B-LOC
Angeles E-LOC}}

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:전산언어학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''계층적 군집화'''(Hierarchical clustering), 계층적 클러스터 분석, '''위계적 군집화''', (hierarchical cluster analysis, '''HCA''')은 [[데이터 마이닝]] 및 [[통계학]]에서 클러스터 [[계층]]을 구축하려는 [[클러스터 분석]] 방법이다. 계층적 군집화 전략은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉜다.

# 응집형/병합(agglomerative): 이것은 "상향식" 접근 방식이다. 각 관찰은 자체 클러스터에서 시작하고 클러스터 쌍은 하나가 계층 구조 위로 이동할 때 병합된다.
# 분할(divisive): 이는 "하향식" 접근 방식이다. 모든 관찰은 하나의 클러스터에서 시작하고 계층 구조 아래로 이동함에 따라 분할이 반복적으로 수행된다.

일반적으로 병합과 분할은 [[탐욕 알고리즘|탐욕적인 방식]]으로 결정된다. 계층적 군집화의 결과는 일반적으로 덴드로그램(dendrogram)<ref>{{서적 인용|first=Frank |last=Nielsen | title=Introduction to HPC with MPI for Data Science |  year=2016 | publisher=Springer |isbn=978-3-319-21903-5 |pages=195–211
|chapter=8. Hierarchical Clustering | url=https://www.springer.com/gp/book/9783319219028 |chapter-url=https://www.researchgate.net/publication/314700681 }}</ref>으로 표시된다.

== 같이 보기 ==
* [[이진 공간 분할법]]
* [[분지학]]
* [[클러스터 분석]]
* [[최근접 이웃 탐색]]
* [[수리분류학]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{전거 통제}}

[[분류:클러스터 분석 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''자기회귀 이동평균 모델'''(autoregressive moving-average model, ARMA)은 [[시계열]]의 [[통계학|통계]] 분석에서 두 개의 다항식(하나는 [[자기회귀]](AR)에 대한 것이고 다른 하나는 [[이동평균]](MA)에 대한 것)으로 (약한) 정상 확률론적 프로세스에 대한 간결한 설명을 제공한다. 일반 ARMA 모델은 1951년 [[피터 휘틀]](Peter Whittle)의 논문, "시계열 분석의 가설 테스트"(ypothesis testing in time series analysis)에서 설명되었으며, [[조지 박스|조지 E. P. 박스]](George E. P. Box)와 [[그윌림 젠킨스]](Gwilym Jenkins)의 1970년 저서에서 대중화되었다.

시계열 데이터 Xt가 주어지면 ARMA 모델은 이 계열의 미래 값을 이해하고 예측하기 위한 도구이다. AR 부분에는 자체 지연(즉, 과거) 값으로 변수를 회귀하는 작업이 포함된다. MA 부분에는 과거의 다양한 시점에 동시에 발생하는 오류 항의 [[선형 결합]]으로 오류 항을 모델링하는 작업이 포함된다. 모델은 일반적으로 ARMA(p,q) 모델이라고 한다. 여기서 p는 AR 부분의 차수이고 q는 MA 부분의 차수이다.

ARMA 모델은 [[박스-젠킨스 방법]]을 사용하여 추정할 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[자기회귀누적이동평균]]
* [[지수 평활법]]
* [[선형 예측 부호화]]
* [[예측 분석]]
{{통계학}}

[[분류:시계열 분석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{왕족 정보
| 이름 = 그리스와 덴마크의 왕자 미하일
| 그림 = Michel de Grèce 2008.jpg
| 그림크기 = 
| 그림제목 = 그리스와 덴마크의 왕자 미하일 (2008년)
| 휘 = 
| 별칭 = 
| 출생일 = {{출생일|1939|1|7}}
| 출생지 = [[이탈리아]] [[로마]]
| 사망일 = {{사망일과 나이|2024|7|28|1939|1|17}}
| 사망지 = [[그리스]] [[아테네]]
| 왕가 = [[글뤽스부르크 왕가]]
| 부친 = [[그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스]]
| 모친 = [[오를레앙 공녀 프랑수아즈]]
| 배우자 = 
| 자녀 = 
}}
{{그리스 왕실}}
'''그리스와 덴마크의 왕자 미하일'''({{llang|el|Μιχαήλ}}, [[1939년]] [[1월 7일]]~[[2024년]] [[7월 28일]])는 [[그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스]]과 [[오를레앙 공녀 프랑수아즈]]의 외아들이다. 그는 [[영국]]의 [[엘리자베스 2세]] [[여왕]]의 [[남편]] [[에든버러 공작 필립]]의 사촌동생이다.

{{그리스 왕자}}

{{전거 통제}}
{{기본정렬:미하일}}
{{토막글|그리스}}

[[분류:1939년 출생]]
[[분류:2024년 사망]]
[[분류:그리스의 왕자]]
[[분류:덴마크의 왕자]]
[[분류:그리스 글뤽스부르크가]]
[[분류:파리 출신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{왕족 정보
|이름     = 그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스
|그림     = Prince Christopher of Greece and Denmark portrait.jpg
|그림제목 = 
|그림크기 =
|휘     = 
|별칭     = 
|왕가     = [[글뤽스부르크 왕가]]
|배우자   = 
|자녀     = 
|아버지   = [[요르요스 1세]]
|어머니   = [[올가 콘스탄티노브나 여대공]]
|출생일 = {{출생일|1888|8|10}}
|출생지 = [[그리스]] [[아테네]]
|사망일 = {{사망일과 나이|1940|1|21|1888|8|10}}
|사망지 = [[그리스]] [[타토이궁]]
}}
'''그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스'''({{llang|el|Χριστόφορος}}, [[1888년]] [[8월 10일]] ~ [[1940년]] [[1월 21일]])는 [[그리스]]의 [[요르요스 1세]]의 다섯째 아들이자 막내로, 그의 일생 동안 여러 차례 그리스의 왕좌를 차지하고 빼앗긴 왕조에 속했다. 그의 인생의 많은 부분은 해외에서 살았다. [[요르요스 1세]]와 [[올가 콘스탄티노브나 여대공|올가 왕비]]의 막내 아들이자 [[콘스탄티노스 1세]]의 동생이다.

{{그리스 왕자}}
{{전거 통제}}
{{기본정렬:크리스토폴로스}}
{{토막글|그리스}}
[[분류:1888년 출생]]
[[분류:1940년 사망]]
[[분류:그리스의 왕자]]
[[분류:덴마크의 왕자]]
[[분류:그리스 글뤽스부르크가]]
[[분류:19세기 그리스 사람]]
[[분류:20세기 그리스 사람]]
[[분류:왕자]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''정보 필터링 시스템'''(Information filtering system)은 인간 사용자에게 표시되기 전에 (반)자동화 또는 컴퓨터화된 방법을 사용하여 정보 스트림에서 [[여유도|중복]]되거나 원치 않는 [[정보기술|정보]]를 제거하는 시스템이다. 주요 목표는 [[정보 과다]]를 관리하고 의미론적 [[신호 대 잡음비]]를 증가시키는 것이다. 이를 위해 사용자 프로필을 일부 참조 특성과 비교한다. 이러한 특성은 정보 항목(콘텐츠 기반 접근 방식) 또는 사용자의 사회적 환경([[협업 필터링]] 접근 방식)에서 비롯될 수 있다.

[[데이터 전송|정보 전송]] 신호 처리에서 [[필터 (신호 처리)]]는 비트 수준에서 [[통사론|문맥]]을 방해하는 잡음에 대해 사용되는 반면, 정보 필터링에 사용되는 방법은 의미적 수준에서 작동한다.

사용되는 기계 방법의 범위는 [[정보 추출]]과 동일한 원리를 기반으로 한다. 주목할만한 응용 프로그램은 이메일 스팸 필터 분야에서 찾을 수 있다. 따라서 어떤 형태의 필터가 필요한 것은 정보의 폭발뿐 아니라 부주의하거나 악의적으로 유입된 의사 정보이기도 하다.

프레젠테이션 수준에서 정보 필터링은 사용자 기본 설정 기반 [[뉴스 애그리게이터|뉴스피드]] 등의 형태를 취한다.

[[추천 시스템]]과 콘텐츠 검색 플랫폼은 사용자가 관심을 갖고 있는 정보 항목([[영화]], [[텔레비전]], [[음악]], [[책]], [[뉴스]], [[웹 페이지]])을 사용자에게 제시하려고 시도하는 능동형 정보 필터링 시스템이다. 이러한 시스템은 사용자에게 흐르는 정보에 정보 항목을 추가한다. 사용자를 향한 정보 흐름에서 정보 항목을 제거하는 것과는 반대로 사용자. 추천 시스템은 일반적으로 [[협업 필터링]] 접근 방식을 사용하거나 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식의 조합을 사용하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템이 존재한다.

== 같이 보기 ==
* [[인공지능]]
* [[필터 버블]]
* [[정보문해]]
* [[정보 과다]]
* [[정보화 사회]]
* [[칼만 필터]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.infoworld.com/d/developer-world/human-information-filter-813 Infoworld]
* [http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1324321 IEEXplore]

[[분류:정보 시스템]]
[[분류:사회적 정보 처리]]
[[분류:유형별 소프트웨어]]
[[분류:여과기]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{공직자 정보
| 이름 = 정바오칭
| 원어이름 = {{lang|zh|鄭寶清}}
| 그림 = 立法委員鄭寶清.jpg
| 그림크기 = 
| 그림설명 = 입법위원 정바오칭
| 출생일   = {{출생일|1955|1|10}}
| 출생지   = [[중화민국]] [[타오위안시|타오위안현]] [[양메이구|양메이진]]
| 학력     = [[국립 중싱 대학]] 법학부 공공행정학 학사<br>국립 중싱 대학 법학부 공공정책학 석사<br>[[국립 중앙 대학]] 기업관리 박사
| 직책      = 제3~4, 9대 중화민국의 입법위원
| 임기      = 1996년 2월 1일 ~ 2002년 1월 31일<br>2016년 2월 1일 ~ 2020년 1월 31일
| 전임      = 
| 후임      = 
| 직업     =
| 부모     =
| 배우자   = 좡루롄
| 자녀     = 
| 형제자매 =
| 정당     = [[민주진보당]](1986년~2022년) <br>[[대만민중당]](2023년~)
| 지역구   = 타오위안시 제4선거구
| 종교     = 
| 웹사이트 = 
}}

'''정바오칭'''({{zh|t=鄭寶清|p=Zhèng Bâoqīng|hanja=정보청}}, 1955년 1월 10일 ~ )은 [[타이완]]의 정치인, 제3~4, 9대 입법위원이다. 

== 각주 ==
{{각주}}

{{전거 통제}}
{{토막글|정치인|대만}}

[[분류:20세기 대만 사람]]
[[분류:21세기 대만 사람]]
[[분류:1955년 출생]]
[[분류:국립 중싱 대학 동문]]
[[분류:국립 중앙 대학 동문]]
[[분류:대만의 기업인]]
[[분류:대만민중당당원]]
[[분류:민주진보당원]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:제3계 입법원 입법위원]]
[[분류:제4계 입법원 입법위원]]
[[분류:제9계 입법원 입법위원]]
[[분류:타오위안시 출신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{왕족 정보
|이름     = 그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스
|그림     = Prince Nicholas of Greece and Denmark.jpg
|그림제목 = 
|그림크기 =
|휘     = 
|별칭     = 
|왕가     = [[글뤽스부르크 왕가]]
|배우자   = [[옐레나 블라디미로브나 여대공]]
|자녀     = 
|아버지   = [[요르요스 1세]]
|어머니   = [[올가 콘스탄티노브나 여대공]]
|출생일 = {{출생일|1872|1|22}}
|출생지 = [[그리스]] [[아테네]]
|사망일 = {{사망일과 나이|1938|2|8|1872|1|22}}
|사망지 = [[그리스]] 아테네
}}
'''그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스'''({{llang|el|Νικόλαος}}, [[1872년]] [[1월 22일]] ~ [[1938년]] [[2월 8일]])는 올덴부르크 왕가의 글뤽스부르크 가문 출신으로, 그리스의 [[요르요스 1세]]와 [[올가 콘스탄티노브나 여대공]]의 셋째 아들이었다. 그는 사촌인 러시아의 황제 [[니콜라이 2세]](친척으로는 1촌, 외척으로는 2촌)와 구별하기 위해 가문 내에서 "그리스 니키"로 불렸다. 니콜라오스 왕자는 종종 그의 작품에 "니콜라오스 르프린스"라는 서명을 하는 등 재능 있는 화가였다.

{{그리스 왕자}}
{{전거 통제}}
{{기본정렬:니콜라오스}}
{{토막글|그리스}}
[[분류:1872년 출생]]
[[분류:1938년 사망]]
[[분류:그리스의 왕자]]
[[분류:덴마크의 왕자]]
[[분류:그리스 글뤽스부르크가]]
[[분류:왕자]]
[[분류:대십자 해군공훈십자장 수훈자]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''바이트 페어 인코딩'''(byte pair encoding)<ref name="CUsersJ_Gage_1994">{{저널 인용|journal=The C User Journal |date=1994 |url=http://www.pennelynn.com/Documents/CUJ/HTML/94HTML/19940045.HTM |first=Philip |last=Gage |title=A New Algorithm for Data Compression}}</ref><ref>{{웹 인용|url=http://www.drdobbs.com/article/print?articleId=184402829 |work=Dr. Dobb's Journal |title=A New Algorithm for Data Compression |date=1 February 1994 |access-date=10 August 2020}}</ref> 또는 '''다이그램 코딩'''(digram coding)<ref>{{서적 인용|first1=Ian H. |last1=Witten |first2=Alistair |last2=Moffat |first3=Timothy C. |last3=Bell|title=Managing Gigabytes |location=New York |publisher=Van Nostrand Reinhold |date=1994 |isbn=978-0-442-01863-4}}</ref>은 다운스트림 모델링에 사용하기 위해 텍스트 문자열을 표 형식으로 인코딩하기 위해 1994년 필립 게이지(Philip Gage)가 처음 설명한 알고리즘이다.<ref>{{웹 인용|url=http://www.csse.monash.edu.au/cluster/RJK/Compress/problem.html |title=Byte Pair Encoding |archive-url=https://web.archive.org/web/20160326130908/http://www.csse.monash.edu.au/cluster/RJK/Compress/problem.html |archive-date=2016-03-26 |url-status=dead}}</ref> 그 수정은 단일 문자(한 자리 숫자 또는 단일 구두점 포함)를 인코딩하는 토큰과 전체 단어(가장 긴 복합어 포함)를 인코딩하는 토큰을 모두 결합하는 기능을 갖춘 [[대형 언어 모델]] 토크나이저로 주목할 만하다.<ref>{{ArXiv 인용|last1=Sennrich|first1=Rico|last2=Birch |first2=Alexandra |last3=Haddow|first3=Barry |date=2015-08-31 |title=Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units |class=cs.CL |eprint=1508.07909}}</ref><ref>{{ArXiv 인용|last1=Brown|first1=Tom B.|last2=Mann |first2=Benjamin |last3=Ryde r|first3=Nick |last4=Subbiah |first4=Melanie |last5=Kaplan |first5=Jared |last6=Dhariwal |first6=Prafulla |last7=Neelakantan |first7=Arvind |last8=Shyam |first8=Pranav |last9=Sastry |first9=Girish |last10=Askell |first10=Amanda |last11=Agarwal |first11=Sandhini |date=2020-06-04 |title=Language Models are Few-Shot Learners |class=cs.CL |eprint=2005.14165}}</ref><ref>{{웹 인용|title=google/sentencepiece|date=2021-03-02|url=https://github.com/google/sentencepiece|publisher=Google|access-date=2021-03-02}}</ref> 첫 번째 단계에서 이 수정은 모든 고유 문자가 1자 길이의 [[n-그램]](즉, 초기 "토큰")의 초기 세트라고 가정한다. 그런 다음 연속적으로 가장 자주 사용되는 인접 문자 쌍이 새로운 2자 길이의 n-그램으로 병합되고 해당 쌍의 모든 인스턴스가 이 새 토큰으로 대체된다. 이는 규정된 크기의 어휘를 얻을 때까지 반복된다. 새로운 단어는 항상 최종 어휘 토큰과 초기 설정 문자로 구성될 수 있다.<ref name="2022Book_">{{서적 인용|last1=Paaß  |first1=Gerhard |chapter-url= https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23190-2_2 |title=Foundation Models for Natural Language Processing |last2=Giesselbach |first2=Sven |chapter=Pre-trained Language Models |series=Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms |date= 2022 |pages=19–78 |doi=10.1007/978-3-031-23190-2_2 |isbn=9783031231902 |access-date=3 August 2023}}</ref>

코퍼스(말뭉치)에서 발견된 모든 고유 토큰은 토큰 어휘에 나열되며, 그 크기는 GPT-3.5 및 GPT-4의 경우 100256에 달한다.

수정된 알고리즘과 원본 알고리즘의 차이점은 원본 알고리즘이 가장 빈번한 데이터 [[바이트]] 쌍을 병합하지 않고 이를 초기 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 바이트로 대체한다는 것이다. 초기 데이터 세트를 다시 작성하려면 대체 항목의 [[순람표]]가 필요하다. 이 알고리즘은 연산 부하가 낮고 일관성과 신뢰성을 유지하므로 토큰화에 효과적이다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{압축 방식}}

[[분류:데이터 압축]]
[[분류:무손실 압축 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''점 확산 함수'''(Point spread function, '''PSF''')는 점원(point source) 또는 점 물체에 대한 초점 광학 이미징 시스템의 반응을 설명한다. PSF에 대한 보다 일반적인 용어는 시스템의 임펄스 응답이다. PSF는 집속 광학 이미징 시스템의 임펄스 응답 또는 임펄스 응답 함수(IRF)이다. 많은 상황에서 PSF는 공간 충격으로 간주되는 단일 점 객체를 나타내는 이미지의 확장된 얼룩으로 생각할 수 있다. 기능적인 측면에서 이는 이미징 시스템의 OTF(광 전달 함수)의 공간 영역 버전(즉, 역 푸리에 변환)이다. 이는 푸리에 광학, [[천문학|천문 촬영]], [[의학촬영]], [[전자현미경]] 및 3D 현미경(예: [[공초점 현미경|공초점 레이저 스캐닝 현미경]]) 및 [[형광현미경]]과 같은 기타 이미징 기술에 유용한 개념이다.

이미징 시스템에 대한 점 물체 이미지의 퍼짐(흐림) 정도는 이미징 시스템의 품질을 측정하는 척도이다. [[형광]] [[현미경]], [[망원경]] 또는 광학 현미경과 같은 비간섭 이미징 시스템에서 이미지 형성 프로세스는 이미지 강도가 선형이며 [[선형계]] 이론으로 설명된다. 이는 두 물체 A와 B가 비간섭 이미징 시스템에 의해 동시에 이미징될 때 결과 이미지가 독립적으로 이미징된 물체의 합과 동일하다는 것을 의미한다. 즉, 광자의 비상호작용 특성으로 인해 A의 이미징은 B의 이미징에 영향을 받지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 공간 불변 시스템, 즉 이미징 공간의 모든 곳에서 PSF가 동일한 시스템에서 복잡한 객체의 이미지는 해당 객체와 PSF의 [[합성곱]]이다. PSF는 회절 적분으로부터 파생될 수 있다.<ref>{{서적 인용|url=https://books.google.com/books?id=lCm9Q18P8cMC&q=diffraction+integral+point+spread+function&pg=PA355|title=Progress in Optics|date=2008-01-25|publisher=Elsevier|isbn=978-0-08-055768-7|language=en|page=355}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[에어리 원반]]
* [[현미경]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 출처 ==
{{참고 자료 시작}}
* {{저널 인용
 |title=3-D PSF Fitting for Fluorescence Microscopy: Implementation and Localization Application
 |author=Hagai Kirshner |author2=François Aguet |author3=Daniel Sage |author4=Michael Unser
 |journal=[[Journal of Microscopy]]
 |volume=249
 |issue=January 2013
 |pages=13–25
 |url=http://bigwww.epfl.ch/publications/kirshner1301.pdf
 |doi = 10.1111/j.1365-2818.2012.03675.x
 |pmid=23126323
 |year=2013
 |s2cid=5318333
 }}
* {{저널 인용
 |title=Multi-scale Optics for Enhanced Light Collection from a Point Source
 |author=Rachel Noek |author2=Caleb Knoernschild |author3=Justin Migacz |author4=Taehyun Kim |author5=Peter Maunz |author6=True Merrill |author7=Harley Hayden |author8=C.S. Pai |author9=Jungsang Kim
 |arxiv=1006.2188
 |journal=[[Optics Letters]]
 |volume=35
 |issue=June 2010
 |pages=2460–2
 |url=http://www.quantum.gatech.edu/images/content/Noek_OpticsLetters2010.pdf
 |bibcode = 2010OptL...35.2460N
 |doi = 10.1364/OL.35.002460 |pmid=20634863
 |year=2010
 |hdl=10161/4222
 |s2cid=6838852
 }}
{{참고 자료 끝}}

[[분류:광학]]
[[분류:안과]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{분류 필요}}
소 버짐병은 세계적으로 발생하는 곰팡이에 의한 전염병으로 나이에 관계없이 발생하나 특히 2살 이하의 소에 많으며 발육부진, 모피의 손상 등 경제적 피해를 주며, 사람에도 피부병을 감염시키는 인수공통전염병이다.

3~4주의 잠복기를 거쳐 서서히 증상이 나타나는데 감염된 곰팡이의 병원성과 소의 건강상태 그리고 면역력에 따라 증상이 없는 경우도 있으며 면역력이 약한경우에는아주 심하게 나타나는 것 등 다양한 유형을 보인다. 소의 털에 감염된 곰팡이 포자는 각질섬유를 생성하는 모근부 바로 윗부분에서 자라며 모근세포를 파괴하여 탈모증을 일으키게 된다.  

== 원인 ==
소가 설사병에 걸렸을때도 신속하게 치료하지 않아서 전해질 보충을 해서 회복되었어도 면역력이 약하기 때문에설사병에 다시 걸릴수있고 어떤 질병에도 노출될 가능성이 높으며 경제적 피해를 준다.
{{위키데이터 속성 추적}}
'''마리나 카렐라'''({{llang|el|Μαρίνα Καρέλλα}}, [[1940년]] [[7월 17일]] ~ )는 [[그리스]]의 [[예술가]]이며 [[그리스와 덴마크의 왕자 미하일]]의 부인이다.
{{그리스 왕실}}

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|http://www.marinakarella.fr/}}
* {{웹 인용|url=http://www.earlmcgrathgallery.com/galleryartists/karella/index.html|title=Marina Karella|publisher=Earl McGrath Gallery|accessdate=23 January 2010|url-status=dead|archiveurl=https://web.archive.org/web/20120628045032/http://www.earlmcgrathgallery.com/galleryartists/karella/index.html|archivedate=28 June 2012}}
* {{뉴스 인용|url=http://findarticles.com/p/articles/mi_m1248/is_6_93/ai_n13804306/|title=Marina Karella at the Benaki Museum's Annex|last=Ruas|first=Charles|date=June–July 2005|work=[[Art in America]]}}
* {{서적 인용|last=De Grèce|first=Michel |author2=Katz, Vincent |author3=Δεληβορριάς, Άγγελος |title=Marina Karella|publisher=Fereniki Publications|year=2005|isbn=978-960-7952-39-4|oclc=71958985|language=Greek, English}}

{{전거 통제}}
{{기본정렬:카렐라, 마리나}}
{{토막글|그리스}}

[[분류:1940년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 그리스 사람]]
[[분류:21세기 그리스 사람]]
[[분류:그리스의 화가]]
[[분류:아테네 출신]]
[[분류:그리스 글뤽스부르크가]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''결정 분석''' 또는 '''의사결정 분석'''(Decision analysis, DA)은 공식적인 방식으로 중요한 결정을 처리하는 데 필요한 [[철학]], [[방법론]] 및 [[프로페셔널|전문 실무]]로 구성된 분야이다. [[의사결정]] 분석에는 결정의 중요한 측면을 식별하고, 명확하게 표현하고, 공식적으로 평가하기 위한 많은 절차, 방법 및 도구가 포함된다. 잘 구성된 결정 표현에 최대 [[기대효용가설|기대효용]] 공리를 적용하여 권장되는 조치 과정을 규정한다. 그리고 결정의 공식적인 표현과 그에 따른 권장 사항을 [[의사결정]]자와 기타 기업 및 기업 외부 [[이해관계자]]를 위한 통찰력으로 변환한다.

== 같이 보기 ==
* [[선택]]
* [[의사결정 지원 시스템]]
* [[결정 이론]]
* [[마이크로모트]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.decisionprofessionals.com/ Society of Decision Professionals], the professional society supporting decision professionals as the advisors of choice when facing important, complex decisions.
* [http://connect.informs.org/das/home Decision Analysis Society], a subdivision of the [[Institute for Operations Research and the Management Sciences]] specializing in Decision Analysis
* [http://www.daag.net/ Decision Analysis Affinity Group], DAAG, has merged with and become the annual conference of the Society of Decision Professionals. Formed as an informal group of DA practitioners, DAAG was started in 1995 by Tom Spradlin, John Palmer, and David Skinner.

[[분류:결정 분석| ]]
[[분류:분석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Principe cbir.png|섬네일|콘텐츠 기반 이미지 검색의 일반적인 방식]]
'''내용 기반 이미지 검색''', '''콘텐츠 기반 이미지 검색'''(Content-based image retrieval, Query by Image Content, '''QBIC''', Content-Based Visual Information Retrieval, '''CBVIR''')은 대규모 데이터베이스에서 [[이미지 검색]] 문제, 즉 [[디지털 이미지]] 검색 문제에 [[컴퓨터 비전]] 기술을 적용한 것이다. 콘텐츠 기반 이미지 검색은 전통적인 개념 기반 접근 방식과 반대된다.

"내용 기반"이란 검색이 이미지와 관련된 키워드, 태그, 설명과 같은 메타데이터가 아닌 이미지의 콘텐츠를 분석한다는 의미이다. 이 맥락에서 "내용"이라는 용어는 색상, 모양, 질감 또는 이미지 자체에서 파생될 수 있는 기타 정보를 의미할 수 있다. 순전히 메타데이터에 의존하는 검색은 주석 품질과 완전성에 의존하기 때문에 CBIR이 바람직하다.

== 같이 보기 ==
* [[문서 분류]]
* [[MPEG-7]]
* [[최근접 이웃 탐색]]
* [[순위 학습]]

== 외부 링크 ==
* {{저널 인용| last=Alkhazraj | first=Huthaefa | title=study for constant-based image relative :A Review | journal=IET Image Processing | volume=IEEE | issue=image processing | date=2017-08-09 | issn=1751-9659 | url=https://www.researchgate.net/publication/319007558 | access-date=2019-01-22}} - the original article
* [https://www.springer.com/13735 IJMIR] many CBIR-related articles
* [http://www.sepham.com/ Search by Drawing]
* [https://web.archive.org/web/20120518124442/http://pixolution.does-it.net/fileadmin/template/visual_web_demo.html Demonstration of a visual search engine for images. (Search by example image or colors)]

[[분류:인공지능의 응용]]
[[분류:이미지 검색]]