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電子工学 - 回路設計とシステム統合によるロボット工学の進歩 - cover

電子工学 - 回路設計とシステム統合によるロボット工学の進歩

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

「電子工学」は、電子工学とロボット工学のダイナミックな交差点を理解したい人にとって、重要なリソースです。現代の技術進歩のバックボーンとして、電子工学は回路から複雑なロボットシステムまで、あらゆるものを形作ります。この本は、ロボット科学の文脈で電子工学の知識を深めたい専門家、学生、愛好家にとって完璧なガイドです。趣味人でも専門家でも、この本から得られる洞察は非常に貴重であり、投資する価値が十分にあります。
 
章の概要:
 
1: 電子工学: 電子工学の基本原理の紹介。電子システムが現代の技術とロボットに電力を供給する方法を探ります。
 
2: アナログ コンピューター: コンピューティングにおけるアナログ システムの使用を検討し、ロボット システムのシミュレーションと制御への応用について説明します。
 
3: 電気工学: 配電から制御メカニズムまで、ロボット工学をサポートするシステムの設計と開発における電気工学の役割を探ります。
 
4: 電子工学: 信頼性が高く効率的なロボットの構築に不可欠な電子部品とデバイスを詳しく調べます。
 
5: 電子発振器: ロボット回路のタイミングと制御に不可欠な発振信号の生成について調査します。
 
6: 信号処理: ロボット制御システムの重要な側面である信号を操作および分析する手法について説明します。
 
7: デジタル エレクトロニクス: ロボットを駆動するデジタル コンポーネントとシステムに焦点を当て、ロジック ゲート、プロセッサ、メモリ デバイスに重点を置いています。
 
8: 信号: ロボットにおける信号の性質について調査し、ロボット システム内の通信と制御における信号の重要性を強調します。
 
9: リング変調: ロボットにおける変調手法の使用、特に通信と制御のための信号処理について説明します。
 
10: ミックス信号集積回路: 効率的なロボット システム設計の鍵となる、アナログ信号とデジタル信号の両方を組み合わせた集積回路について詳しく説明します。
 
11: 関数発生器: ロボット システムのテストと制御用の信号を作成する関数発生器の役割について説明します。
 
12: アナログ エレクトロニクス: アナログ回路とコンポーネントのアプリケーションを調査し、ロボットの電力システムにおけるその重要性を強調します。
 
13: 電子コンポーネント: すべてのロボット システムの基礎となる基本コンポーネント (抵抗器、コンデンサなど) を詳しく見ていきます。
 
14: 電気および電子エンジニアの教育とトレーニング: ロボットの未来を形作るエンジニアの専門的な教育とトレーニングの重要性を強調します。
 
15: 電子回路: 電子回路の包括的な概要、その設計、分析、およびロボットの電源供給における役割を探ります。
 
16: デジタル信号: ロボットの通信と機能に不可欠なデジタル信号の操作と処理を探ります。
 
17: アタナソフ-ベリー コンピューター: 初期のコンピューティング技術の歴史的重要性と、それが現代のロボットに与えた影響を調べます。
 
18: 線形フィルター: 信号処理における線形フィルターの役割について説明し、ロボット制御システムの安定性と信頼性を確保します。
 
19: フィードバック: ロボット工学で動作や動作を正確に制御するために使用されるフィードバック メカニズムに焦点を当てます。
 
20: パルス幅変調: ロボット システムでモーターとアクチュエーターを制御する際のパルス幅変調の重要性について説明します。
 
21: デジタル アナログ コンバーター: デジタル信号をアナログに変換し、ロボット システムでデジタル制御をシームレスに統合する方法について説明します。
 
この本に取り組むことで、読者はロボット革命を推進するエレクトロニクスに関する重要な洞察を得ることができます。始めたばかりでも、専門知識を高めている場合でも、この本は、エキサイティングなロボット工学の世界で革新を起こすために必要な知識を提供します。
Verfügbar seit: 02.01.2025.
Drucklänge: 304 Seiten.

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    アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用

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    アトラクター ネットワークとは
     
    アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: アトラクター ネットワーク
     
    第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ヘビアン理論
     
    第 4 章: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク
     
    第 6 章: 自己連想記憶
     
    第 7 章: 双方向連想記憶
     
    第 8 章: 競争学習
     
    第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
     
    第 10 章: 動的神経科学
     
    (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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