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ナノロボティクス - 医療および産業用途向け小型システムの進歩 - cover

ナノロボティクス - 医療および産業用途向け小型システムの進歩

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ロボット工学と分子技術の交差点を掘り下げた総合ガイド「ナノロボティクス」で、最先端のナノロボティクスの世界を探ります。ロボット工学科学シリーズの一部であるこの本は、ナノテクノロジーがロボット工学、医療、バイオテクノロジーの未来にどのような革命をもたらしているかを深く掘り下げています。専門家、学部生、大学院生、愛好家のいずれであっても、この本は産業変革におけるナノロボットの役割を理解するための必須のリソースです。
 
章の概要:
 
1: ナノロボティクス: 現代の技術を形成するナノロボティクスの基本原理と可能性について学びます。
 
2: 分子ナノテクノロジー: 原子および分子レベルで物質を操作する科学を詳しく調べます。
 
3: ナノテクノロジー: ナノテクノロジーのより広範な分野と、さまざまな分野におけるその主要な用途を探ります。
 
4: ナノ医療: 標的薬物送達から診断まで、医療用途におけるナノロボットの可能性を発見します。
 
5: ナノモーター: ナノロボットの重要な構成要素である分子モーターのメカニズムと開発について理解します。
 
6: 分子マシン: 分子マシンが分子レベルでタスクを実行し、前例のない機能を提供する方法を調べます。
 
7: ナノバイオテクノロジー: ナノロボティクスが生物システムとどのように交わり、医療とバイオエンジニアリングの革新を推進するかを学びます。
 
8: フィクションにおけるナノテクノロジー: フィクションにおけるナノテクノロジーの描写と、それが一般の認識と革新にどのように影響するかを探ります。
 
9: dna 折り紙: 分子構造を正確に操作できる技術である dna 折り紙の魅力的な用途を明らかにします。
 
10: 分子生物物理学: 効果的なナノロボットの設計に不可欠な、分子システムを支配する物理的原理を調べます。
 
11: ナノミッション: 環境モニタリングから宇宙探査まで、ナノスケールのミッションの世界を詳しく調べます。
 
12: dna ナノテクノロジー: dna を利用して、医療やロボット工学に応用できる機能的なナノ構造を作成する方法を探ります。
 
13: ナノスケール プラズモニック モーター: ナノスケールのプラズモニック モーターが、光による推進力で将来のナノロボットを駆動する方法を探ります。
 
14: ナノテクノロジーの応用: エレクトロニクスから材料科学まで、ナノテクノロジーの幅広い応用を理解します。
 
15: ロボット精子: 生殖医療におけるロボット精子の役割と、不妊治療における潜在的な応用を調査します。
 
16: dna ウォーカー: 分子マシンの一種である dna ウォーカーを使用して、ナノスケールで材料を輸送する方法を学びます。
 
17: アンバリッシュ ゴーシュ: ナノロボティクス、特にバイオハイブリッドの分野を発展させるアンバリッシュ ゴーシュの研究を探ります。
 
18: バイオハイブリッド マイクロスイマー: 生物と合成の要素を組み合わせたバイオハイブリッドが、マイクロスイミング技術に革命を起こす方法を理解します。
 
19: マイクロスイマー: 流体を正確にナビゲートできる小型ロボット、マイクロスイマーの開発について詳しく学びます。
 
20: デバヤン ダスグプタ: 環境アプリケーションに焦点を当て、ナノロボティクスの進歩に対するデバヤン ダスグプタの貢献について学びます。
 
21: け. エリック ドレクスラー: 分子ナノテクノロジーの父とみなされることが多い け. エリック ドレクスラーのビジョンと、この分野への貢献について学びます。
 
各章を読むと、ロボット工学、医学、その他の分野でナノテクノロジーが果たす強力な役割について貴重な洞察が得られます。この本は、テクノロジーの未来に関心のある人にとって重要なリソースとなり、ナノロボティクスのエキサイティングな開発について理論的かつ実践的な理解を提供します。
Verfügbar seit: 27.01.2025.
Drucklänge: 242 Seiten.

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    ベイジアンネットワーク - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ベイジアン ネットワークとは
     
    ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
     
    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: ベイジアン ネットワーク
     
    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章: ベイジアン推論
     
    第 4 章: 事後確率
     
    第 5 章: グラフィカル モデル
     
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    第 7 章: ギブズ サンプリング
     
    第 8 章: マルコフ確率場
     
    第 9 章: 事後推定の最大値
     
    第 10 章: ベイズ階層モデリング
     
    (ii) ベイジアン ネットワークに関する一般のよくある質問。
     
    (iii) 多くの分野でのベイジアン ネットワークの実際の使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でベイジアン ネットワークのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のベイジアン ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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