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Sesli kitapların büyülü dünyasına adım at.

Dinle ya da oku

Philippe Agripnidis

Si vous voulez innover, capitaliser ou développez vos savoirs, vous avez besoin d’un outil opérationnel et pertinent. Or on ne peut pas représenter au plus fin les Informations qui structurent notre monde si on n’a pas une théorie qui englobe à la fois celles-ci, les Énergies et les multiples propriétés de notre Univers. Les Graphes Quantiques sont ce langage Universel de descriptions. Ils représentent la forme plus précise d’enregistrements et de représentations de Savoirs que nous puissions utiliser. Cette convention est basée sur la structuration de l’Espace-Temps qui nous entoure où tout n’est qu’Éléments, Relations et Formes. En reproduisant sous forme de codage formalisé, structuré et articulé, les divers liens qui existent entre Énergies et Informations, l’objectif des Graphes Quantiques est de permettre la création, l’amélioration et la diffusion de toutes les Connaissances auprès du plus grand nombre.

Ainsi, dans la première partie, vous ferez connaissance avec les différents composants de notre Univers. Vous serez avertis du concept de l’Apeiron et ses trois Branes qui existent en son sein comme celui de l’Information, de la Matière et des Forces. Vous découvrirez les concepts de la plus petite particule élémentaire pouvant exister, celui de l’espace le plus petit et du temps le plus court. Vous apprendrez dans quelles circonstances la vitesse de la Lumière peut dépasser 300 000 km/s. Et comment avoir de nouvelles notations et formules de calcul des Énergies. Ainsi que toutes les conséquences que cela implique sur la manière dont on doit organiser nos Savoirs par et autour de la notion suprême de Relations.

La deuxième partie de l’ouvrage est dédiée aux méthodes de codage des informations par les Graphes Quantiques. Et à la présentation des conventions de cette notation et de sa restitution. Les concepts des composants fondamentaux de l’Apeiron comme les Éléments, les sous-éléments, les Catégories, les Valeurs, les Relations, les Connecteurs, les Formes et de leurs Propriétés seront développés. Ces dernières sont soit natives par rapport aux composants présents dans un Graphe, soit elles émergent en fonction des combinaisons pouvant exister sur la présence de ces mêmes composants. Et aussi par rapport à la Forme qu’ils peuvent prendre. Car parfois le 1 +1 fait 11.

Dans la dernière partie, en comparant la méthode des Graphes Quantiques avec les pseudos créations originales de l’intelligence artificielle, vous comprendrez pourquoi cette dernière contient autant de limites, de défauts, de failles, de dangers et de menaces. Et vous saurez, en utilisant les Graphes Quantiques, comment les prévenir, les contourner et les combler. Vous apprendrez aussi, ce que ne savent même pas les créateurs des IA actuels, sur quoi elle est vraiment basée. Et ce quoi est la formalisation d’Informations sous la forme de Modèles de Savoirs. Ceux-ci sont la déclinaison des Graphes Quantiques dans une version simplifiée. Car il est possible d’avoir une Informatique où tout est sous contrôle des êtres Humains, tout en utilisant les plus récents développements technologiques.

Aucune connaissance en Mathématiques ou en Physique Quantique n’est nécessaire ou recommandée pour la lecture de cet ouvrage. Il est écrit pour que chacun puisse non seulement apprendre la convention, mais aussi la pratiquer pour lui, son entreprise, son association ou tout type d’entité juridique. La méthode se veut universelle, pouvant se pratiquer aussi bien avec un crayon et une feuille à papier que sur support numérique. D’autant plus qu’elle peut se traduire dans toutes les langues de la Terre. Et s’afficher suivant les préférences de chacun par la notion de Modèles graphiques de représentation.

Alors, venez découvrir comment créer ou reproduire tous vos Savoirs dans des transcriptions fiables, structurées et évolutives.

L’ouvrage comprend plus de 330 références, 200 schémas et 60 illustrations.

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Informations et Energies

Prélude aux Graphes Quantiques: L'Antidote et l'Alternative à l'intelligence artificielle

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