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음성 처리 - 인간-로봇 소통 및 상호작용의 발전 - cover

음성 처리 - 인간-로봇 소통 및 상호작용의 발전

Fouad Sabry

Traduttore Baek Hyun

Casa editrice: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]

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Sinossi

"음성 처리"는 음성 인식과 신경망이 이 분야를 어떻게 변화시키고 있는지에 초점을 맞춰 현대 로봇 공학을 구동하는 최첨단 방법과 기술에 대한 포괄적인 탐구를 제공합니다. 전문가, 학생 또는 열광적인 팬이든 이 책은 인공 지능, 머신 러닝 및 로봇 공학 간의 복잡한 상호 작용을 심층적으로 이해하는 데 귀중한 자료입니다. 이러한 기술이 음성 제어 로봇에서 고급 신경 시스템에 이르기까지 모든 것을 어떻게 형성하는지 알아보세요.
 
장 간략한 개요:
 
1: 음성 처리: 음성 처리의 기본 개념에 대한 소개로 로봇 공학에서 음성의 역할에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.
 
2: 신경망(머신 러닝): 머신 러닝의 핵심과 신경망이 의사 결정 및 음성 이해를 위해 로봇 시스템에 적용되는 방식을 살펴봅니다.
 
3: 음성 인식: 음성 인식 기술과 로봇이 인간의 음성을 해석하고 응답할 수 있도록 하는 데 있어서의 중요성에 대해 설명합니다.
 
4: 선형 예측 코딩: 예측 모델링 기술과 로봇 공학에서 음성 처리의 정확성을 개선하는 데 있어서의 응용에 대한 통찰력을 제공합니다.
 
5: 벡터 양자화: 벡터 양자화 방법과 음성 데이터 압축을 최적화하여 로봇 시스템에서 더 빠르고 효율적인 처리를 보장하는 방법에 중점을 둡니다.
 
6: 은닉 마르코프 모델: 은닉 마르코프 모델이 음성 인식 및 로봇 동작과 같은 작업에 중요한 순차적 데이터를 처리하는 데 사용되는 방법을 설명합니다.
 
7: 비지도 학습: 로봇이 레이블이 지정된 입력 없이 구조화되지 않은 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 비지도 학습 기술을 설명합니다.
 
8: 즉시 학습된 신경망: 음성 인식 시스템을 보다 적응적이고 반응적으로 만드는 즉석 학습된 신경망의 혁신적인 개념을 살펴봅니다.
 
9: 볼츠만 머신: 볼츠만 머신과 확률적 학습에 대한 응용 프로그램을 소개하여 로봇의 인지 능력을 향상시킵니다.
 
10: 순환 신경망: 연속적인 음성 입력을 처리하고 로봇-인간 상호 작용을 개선하는 데 중요한 시간적 데이터를 처리하기 위한 순환 신경망의 사용을 살펴봅니다.
 
11: 채널 상태 정보: 채널 상태 정보가 로봇 시스템에서 음성 전송과 인식에 어떻게 영향을 미치는지 개요를 제공하여 명확한 커뮤니케이션을 보장합니다.
 
12: 장기 단기 메모리: 로봇이 시간이 지남에 따라 복잡한 음성 데이터를 유지하고 처리하도록 훈련하는 데 있어 획기적인 진전인 장기 단기 메모리 네트워크에 대해 설명합니다.
 
13: 활성화 함수: 신경망에서 활성화 함수의 역할과 로봇이 음성 데이터를 효율적으로 처리하는 데 어떻게 도움이 되는지 분석합니다.
 
14: 활동 인식: 활동 인식 방법을 통해 로봇이 상호 작용과 자율성을 향상시키는 데 중요한 인간의 행동을 해석하는 방법을 다룹니다.
 
15: 시간 비균질적 은닉 베르누이 모델: 시간 비균질적 베르누이 모델과 음성 처리와 같은 순차적 학습 작업에서의 관련성을 설명합니다.
 
16: 엔트로피 추정: 엔트로피 추정 기술이 로봇의 음성 처리에 어떻게 적용되는지 자세히 설명하여 시스템이 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
 
17: 인공 신경망의 유형: 다양한 유형의 신경망과 로봇 및 음성 처리에서의 특정 응용 분야에 대한 개요를 제공합니다.
 
18: 딥 러닝: 딥 러닝 방법과 음성 처리를 발전시키고 로봇 시스템을 더욱 스마트하고 반응성 있게 만드는 데 미치는 영향에 대해 논의합니다.
 
19: 야스오 마츠야마: 음성 처리 및 로봇 분야의 선구자인 야스오 마츠야마의 공헌을 기립니다. 그의 연구는 혁신에 계속 영감을 주고 있습니다.
 
20: 합성 신경망: 합성 신경망과 음성 인식 및 로봇 비전 시스템에서의 중요한 역할을 소개합니다.
 
21: 퍼셉트론: 기초 신경망 모델인 퍼셉트론과 음성 인식 시스템에서의 지속적인 관련성을 설명합니다.
 
음성 처리의 발전은 오늘날 로봇 분야에서 가장 흥미로운 혁신의 핵심입니다. 이해를 높이거나 이러한 개념을 실제 시스템에 적용하려는 경우 "음성 처리"는 이 분야에 대한 접근 가능하면서도 철저한 설명을 제공합니다. 이런 기술이 로봇과 상호작용하는 방식에 어떤 혁명을 일으키고 있는지 알아볼 기회를 놓치지 마세요.
Disponibile da: 29/12/2024.
Lunghezza di stampa: 317 pagine.

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    각 장 간략 개요:
     
    1: 비트코인 ​​현금 자동 입출금기: 비트코인 ​​현금 자동 입출금기의 기본 원리, 작동 방식, 그리고 공공장소에서 암호화폐 거래를 원활하게 하는 방법을 알아봅니다.
     
    2: 금융범죄단속망: 미국 정부의 암호화폐 규제 노력과 자금 세탁 방지법 준수에 대해 알아봅니다.
     
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    9: 호주의 암호화폐: 호주의 암호화폐 규제 방식과 글로벌 디지털 화폐 분야에서 주요 국가로서 호주의 역할 확대를 살펴봅니다.
     
    10: 암호화폐: 이 장에서는 암호화폐 전반의 개요, 암호화폐의 기본 원칙, 그리고 금융계에서 암호화폐의 역할 확대에 대해 살펴봅니다.
     
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  • 무작위 표본 합의 - 컴퓨터 비전의 강력한 추정 - cover

    무작위 표본 합의 - 컴퓨터 비전의 강력한 추정

    Fouad Sabry

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    무작위 표본 합의란 무엇입니까
     
    RANSAC라고도 알려진 무작위 표본 합의는 컬렉션을 기반으로 수학적 모델의 매개변수를 추정하는 데 사용되는 반복 방법입니다. 이상값을 포함하는 관측 데이터. 이 방법은 이상값이 추정값에 영향을 주지 않는 상황에서 사용됩니다. 결론적으로 이상치를 탐지하는 도구로 보는 것도 가능하다는 것이다. 특정 확률로만 적합한 결과를 생성할 수 있는 알고리즘은 비결정적이라고 간주되며, 이 가능성은 해당 방법을 통해 허용되는 반복 횟수가 증가할수록 증가합니다. 1981년 SRI International에서 근무하던 Fischler와 Bolles가 처음으로 알고리즘을 발표했습니다. 이미지에 투영되는 공간의 지점을 찾은 다음 해당 지점을 위치가 알려진 랜드마크 집합으로 변환하는 것이 목표인 위치 결정 문제(LDP)를 해결하기 위해 RANSAC을 활용했습니다.
     
    혜택
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
     
    1장: 무작위 표본 합의
     
    2장: 추정량
     
    3장: 최소 제곱
     
    4장: 이상치
     
    5장: 교차 검증(통계)
     
    6장: 오류 및 잔차
     
    7장: 혼합 모델
     
    8장: 강력한 통계
     
    9장: 이미지 스티칭
     
    10장: 리샘플링(통계)
     
    (II) 무작위 표본 합의에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.
     
    (III) 사용에 대한 실제 사례 다양한 분야의 무작위 표본 합의.
     
    이 책은 누구를 위한 책인가요?
     
    전문가, 학부생 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자, 그리고 가고 싶은 사람들 모든 종류의 무작위 표본 합의에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어선 것입니다.
     
     
     
     
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  • 제트 팩 - 아이언맨처럼 날아라 - cover

    제트 팩 - 아이언맨처럼 날아라

    Fouad Sabry

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    제트 팩이란?
     
    제트 팩, 로켓 벨트 또는 로켓 팩으로 알려진 장비는 뒷면에 착용하고 기체 또는 액체 제트를 사용하여 추진합니다. 공기를 통해 사용자. 이러한 종류의 가제트에 대한 다른 이름은 로켓 팩과 로켓 벨트입니다. 이 아이디어는 거의 100년 동안 공상과학 장르의 주요 요소였지만 1960년대까지 관심을 끌기 시작하지 않았습니다. 실제 제트 팩은 다양한 메커니즘을 사용하여 개발되었지만 지구의 대기, 중력, 사용 가능한 연료의 낮은 에너지 밀도, 그리고 인체는 비행에 적합하지 않습니다. 실제 제트 팩은 주로 스턴트에 사용됩니다. 명백한 중력 부족과 마찰을 발생시키는 환경의 부재로 인해 제트 팩은 우주 비행사가 수행하는 차량 외부 운동에 유용하게 사용됩니다. 사람의 기동성을 향상시키고 제트 팩과 함께 팔에 장착되는 동반 제트기를 포함하는 시스템을 제트 수트라고 합니다.
     
    혜택을 받는 방법
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰 및 검증:
     
    1장: 제트 팩
     
    2장: 제트 엔진
     
    장 3: 램제트
     
    4장: 항공기 엔진
     
    5장: 제트기
     
    6장: 터보제트
     
    7장: 스크램제트
     
    8장: 로켓 엔진
     
    9장: Douglas D-558-2 Skyrocket
     
    10장: 추진 노즐
     
    11장: 비행기
     
    12장: 벨 로켓 벨트
     
    13장: 이브 로시
     
    14장: 에어 터보 로켓
     
    15장: 암스트롱 시들리 Snarler
     
    16장: 공기 호흡 제트 엔진
     
    17장: 동력 항공기
     
    18장: 플라이보드
     
    19장: Société d' 반응을 위한 추진력 연습
     
    20장: JetLev
     
    21장: Wendell F. Moore
     
    (II) Answering the p 제트 팩에 대한 일반적인 인기 질문.
     
    (III) 많은 분야에서 제트 팩을 사용하는 실제 사례.
     
    (IV) 266개의 신기술을 간략하게 설명하는 17개의 부록 각 산업 분야에서 제트 팩 기술에 대한 360도 완전한 이해를 갖출 수 있습니다.
     
    이 책의 대상자
     
    전문가, 학부생 및 대학원생, 매니아 , 애호가 및 모든 종류의 제트 팩에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고자 하는 사람들.
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  • 라돈 변환 - 시각적 데이터에 숨겨진 패턴 밝히기 - cover

    라돈 변환 - 시각적 데이터에 숨겨진 패턴 밝히기

    Fouad Sabry

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    라돈 변환이란 무엇입니까
     
    수학에서 라돈 변환은 평면에 정의된 함수 f를 (2- 평면에 정의된 함수 Rf로 취하는 적분 변환입니다. 차원) 평면의 선 공간. 특정 선에서의 값은 해당 선에 대한 함수의 선 적분과 같습니다. 이 변환은 1917년 요한 라돈(Johann Radon)에 의해 도입되었으며, 그는 역변환에 대한 공식도 제공했습니다. 라돈은 3차원 변환을 위한 공식을 추가로 포함했는데, 여기서 적분은 평면에 적용됩니다. 이것은 나중에 더 높은 차원의 유클리드 공간으로 일반화되었고, 적분 기하학의 맥락에서 더 광범위하게 일반화되었습니다. 라돈 변환의 복잡한 아날로그는 펜로즈 변환으로 알려져 있습니다. 라돈 변환은 물체의 단면 스캔과 관련된 투영 데이터로부터 이미지를 생성하는 단층촬영에 널리 적용할 수 있습니다.
     
    혜택을 받는 방법
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰 및 검증:
     
    1장: 라돈 변환
     
    2장: 푸리에 변환
     
    3장: 베셀 함수
     
    4장: 컨볼루션 정리
     
    5장: 이산 푸리에 변환
     
    6장: 푸리에 급수
     
    7장: 적분 부분
     
    8장: 분수 푸리에 변환
     
    9장: 멜린 변환
     
    10장: 포아송 커널
     
    (II) 라돈 변환에 관한 대중의 주요 질문입니다.
     
    (III) 다양한 분야에서 라돈 변환을 사용하는 실제 사례입니다.
     
    이 책의 대상
     
    전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 라돈 변환에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
     
     
     
     
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