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軍用ロボット - 防衛システムにおける技術の最先端を探る - cover

軍用ロボット - 防衛システムにおける技術の最先端を探る

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

「軍事ロボット」の世界に飛び込みましょう。これは、現代の防衛戦略を形成する高度なロボット工学を包括的に探求するものです。この本は「ロボット科学」と「政治科学」を橋渡しし、自律システムが世界安全保障に及ぼす重要な影響を解明します。専門家、学生、愛好家向けに設計されており、比類のない実用的な価値を持つ知識への投資です。
 
章の概要:
 
1: 軍事ロボット: 軍事作戦に革命をもたらすロボット システムの紹介。
 
2: 自律ロボット: 戦闘シナリオを変革する自律マシンに関する洞察。
 
3: 無人航空機: 無人航空機 と監視および戦争におけるその極めて重要な役割の調査。
 
4: ロボット制御: ロボット軍事システムの精度を可能にする戦略とテクノロジー。
 
5: 無人戦闘航空機: ucav と自動戦闘におけるその出現。
 
6: マイクロ航空機: 防衛に大きな影響を与える小規模航空テクノロジー。
 
7: 群ロボット: 戦場の戦術を再定義する協調ロボットシステム。
 
8: 無人地上車両: 地上ロボットとその多面的な軍事用途。
 
9: ガーディウム: パトロールと作戦上のセキュリティにおける ガーディウム ugv の分析。
 
10: モジュール式高度武装ロボットシステム: 適応型戦闘役割のためのモジュール設計。
 
11: zalaエアログループ: 無人システム技術における ザラエアロ のイノベーション。
 
12: 自律型致死兵器: 自律型致死システムの倫理的および機能的側面。
 
13: ドローン戦争: 現代の紛争におけるドローンの変革的役割の詳細。
 
14: 米軍の無人航空機: 米国の防衛戦略における 無人航空機 の応用。
 
15: 徘徊兵器: 戦術的優位性のために 無人航空機 とミサイルの機能を組み合わせたシステム。
 
16: 人工知能軍拡競争: 世界的な 人工知能 軍拡競争とロボット工学が牽引する側面。
 
17: テミス: 現代の作戦をリードする多目的無人地上車両。
 
18: ハル 戦闘航空チームシステム: インドの画期的な戦闘チーム編成の進歩。
 
19: シールド人工知能: 自律防衛システムを進化させる最先端の 人工知能 技術。
 
20: 勇敢な1: ウクライナのロボット工学と自律軍事ソリューションにおけるイノベーション。
 
21: モバイル ロボット: 動的な戦闘シナリオにおけるモバイル ロボットの幅広い応用。
 
軍事ロボットの技術的優位性と、その幅広い社会的影響を理解します。倫理的なジレンマから現実世界の応用まで、「軍事ロボット」は読者に、この進化する分野をナビゲートするための重要な洞察を提供します。ロボット革命で先頭に立つための知識を得ましょう。
Verfügbar seit: 21.01.2025.
Drucklänge: 186 Seiten.

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  • サポートベクターマシン - 知能ロボットのための機械学習アルゴリズムの強化 - cover

    サポートベクターマシン -...

    Fouad Sabry

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    進化し続けるロボット工学の分野では、高度な機械学習技術の応用が極めて重要です。ロボット科学 シリーズの一部である「サポート ベクター マシン」では、ロボット システムの革命におけるサポート ベクター マシン (svm) の役割について探ります。フアード・サブリー が執筆したこの本は、基本的な概念から高度な技術まで、ロボット工学や自動化に svm を活用したい人にとって欠かせない包括的な概要を提供します。
     
    章の概要:
     
    1: サポート ベクター マシン: svm の紹介。ロボット工学における分類および回帰タスクにおける svm の重要性を強調します。
     
    2: 線形分類器: svm の機能を理解するための基礎となる線形分類器の基礎について説明します。
     
    3: パーセプトロン: バイナリ分類問題に役立つ、svm の前身であるパー​​セプトロン アルゴリズムについて説明します。
     
    4: 射影 (線形代数): svm の動作原理を理解するために重要な、射影の幾何学的概念に焦点を当てます。
     
    5: 線形分離可能性: 線形分離可能なデータセットで svm を使用するための基礎となる線形分離可能性の概念について探ります。
     
    6: カーネル法: カーネル トリックを紹介し、svm が非線形分類のために高次元空間で動作できるようにします。
     
    7: 関連性ベクター マシン: 効率的な計算のためにサポート ベクターが少ない svm のバリエーションである関連性ベクター マシンを調べます。
     
    8: オンライン マシン ラーニング: オンライン学習法を svm に適用してロボット工学におけるリアルタイム適応を実現する方法を調べます。
     
    9: シーケンシャル ミニマル最適化: ロボット アプリケーションのコア コンセプトである、svm を効率的にトレーニングするために使用される最適化法について説明します。
     
    10: 最小二乗サポート ベクター マシン: ロボット システムで回帰問題を処理するためのこの代替 svm 定式化について説明します。
     
    11: 文字列カーネル: 文字列カーネルについて探ります。文字列カーネルにより、svm はロボット センサー入力などのシーケンシャル データを処理できます。
     
    12: ヒンジ損失: ヒンジ損失について詳しく説明します。ヒンジ損失は、svm で最大マージン分類を保証するために使用される関数です。
     
    13: ランキング svm: ランキング svm について説明します。これは、特にロボット工学における意思決定と優先順位付けのタスクに役立ちます。
     
    14: サポート ベクター マシンの正則化の観点: 信頼性の高いロボット システムの構築に不可欠な、過剰適合を制御する正則化の役割について説明します。
     
    15: カーネル正則化のベイジアン解釈: 確率モデル化と svm カーネル正則化を結び付けて、より正確なロボット モデルを作成するベイジアンの観点を提供します。
     
    16: 多項式カーネル: ロボット タスクで svm が非線形決定境界をモデル化できるようにする多項式カーネルについて説明します。
     
    17: ラジアル基底関数カーネル: ロボット システムで複雑なデータ パターンを処理するための強力なツールであるラジアル基底関数カーネルについて説明します。
     
    18: カーネル パーセプトロン: カーネル パーセプトロン法について検討し、svm を拡張してより高度なロボット タスクに使用します。
     
    19: プラット スケーリング: ロボット工学において svm 出力を確率予測に変換するために使用される手法であるプラット スケーリングを紹介します。
     
    20: マニフォールド正則化: マニフォールド正則化に焦点を当て、ロボット工学でよく見られる高次元データに svm モデルを一般化できるようにします。
     
    21: 弱い監督: ラベル付きデータが限られている状況で svm モデルを改善するために不可欠な弱い監督手法で締めくくります。
     
    ロボット工学の専門家、学部生や大学院生、機械学習手法に強い関心を持つ愛好家など、誰にとってもこの本は貴重なものです。本書は実社会での応用を網羅しており、理論的な概念だけでなく、それらをロボット システムに直接適用する方法についても洞察を提供します。
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