Понятие и виды наследования - Банк бесплатных рефератов, курсовых, дипломных работ

Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Владение. В древнем цивильном праве ему соответствовало понятие usus - использование, обеспечивавшее непосредственное господство над вещью, но ограниченное по своему объему. Основанием владения может быть не только право собственности (когда собственник и владелец совпадают в одном лице), до и иное вещное право (например, право суперфициария). Владение также может не иметь никакого правового основания (например, владение вещью, прибретенной у лица, не являющегося ее собственником) и быть даже нарушением права (например, владение вора). В таких случаях налицо факт, а не право. Но даже тогда, когда собственник и владелец совпадают в одном лице, владелец с внешней стороны рассматривается не как собственник, а как лицо, имеющее реальную, фактическую власть над вещью. Для признания юридического или фактического состояния владением оно должно включать в себя два элемента: тело владения и намерение (воля) владеть для Наличие тела владения констатируется, исходя из традиционных для оборота способов обладания вещами, из обычных ситуаций, в которых собственники нормально осуществляют господство над вещами. Виды владения Владельцем вещи нормально является ее собственник, так как нормально вещи находятся в обладании тех кому пренадлежат. Собственник имеет и право владеть вещь. В этом смысле он является законным владельцем. Владельцы, фактически обладающие вещью с намерением относиться к ней как к собственной, но не имеющие (права владеть) признаются незаконными владельцами. Незаконное владение может быть 2 видов: незаконное добросовестное и незаконное добросовестное. Добросовестное - владелец не знает и не должен знать, что он не имеет права владеть вещью (лицо приобретшее вещь от несобственника, выдававщего себя за собственника) Недобросовестное- владение вора. Только добросовестный владелец мог приобрести по давности право собственности Производное - когда в силу особых причин владельческая защита давалась лицам, которых по существу нельзя признать владельцем (когда вещь закладывается)

Описание предмета: «Нейронные сети»

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, а также устройства параллельных вычислений, представляющие собой систему из соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).

Такие процессоры обычно исключительно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах.

Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Полученные модели называются искусственными нейронными сетями (ИНС).

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения -— одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

Разработчикам решения на основе нейронной сети требуется: выбрать соответствующую модель сети; определить топологию сети (число элементов и их связи); указать параметры обучения.

Наиболее известным типом ИНС является персептрон. Доказано, что при нелинейной функции в нейроне могут быть подобраны коэффициенты связей так, что сеть может моделировать любую функцию. Для персептрона общепринятым является обучение методом обратного распространения ошибки. ИНС применяют при следующих классах задач: классификация данных, распознавание образов, предсказание временных рядов. Абсолютно точный ответ с помощью ИНС получить невозможно — например, бессмысленно решать таблицу умножения. Но есть задачи, нерешаемые другим путем — например предсказание курса акций (много параметров, сложные зависимости). ИНС позволит найти зависимость выходных данных (курс акции) от входных (предыдущий курс, время года и т. д.). При решении таких задач самым важным является подбор данных и их подготовка.

Области применения: Распознавание символов текста и других объектов, Распознавание речи, Управление движением транспортного средства и т. д., Классификация ситуаций, Краткосрочный прогноз.

[Материал из Википедии]

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.