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ナノルーラー - 精密測定とスケーラブル技術の進化 - cover

ナノルーラー - 精密測定とスケーラブル技術の進化

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

「ナノルーラー」で最先端の科学技術の謎を解き明かしましょう。ナノテクノロジーの分野の専門家、学生、愛好家にとって必読の書です。ナノテクノロジーの強力な世界を探求し、それがどのように産業を変革し、研究を強化し、画期的なイノベーションにつながるかを発見してください。この本は、基礎概念と高度なアプリケーションの両方を紹介し、ナノセンサー、プラズモニックシステム、ナノフォトニクスなどのツールに関する明確な洞察を提供する、不可欠なガイドです。
 
章の概要:
 
1: ナノルーラー: 分子レベルでの正確な測定のためのナノテクノロジーの重要なツールであるナノルーラーの基本原理を探ります。
 
2: 表面プラズモン共鳴: バイオセンサーアプリケーションと分子分析を強化するための鍵となる表面プラズモン共鳴の現象を詳しく調べます。
 
3: ナノセンサー: ナノセンサーが医療や環境モニタリングなどの分野で検出および測定技術に革命をもたらしている方法を学びます。
 
4: ディッペンナノリソグラフィー: 表面に超小型構造やパターンを高精度で作成するために不可欠な技術であるディッペンナノリソグラフィーについて学びます。
 
5: 分子ナノテクノロジー: ナノテクノロジーの分子的基礎と、エレクトロニクスから医療まで、産業に革命を起こす可能性を理解します。
 
6: 局在表面プラズモン: 局在表面プラズモン共鳴と、イメージングおよびセンシング技術の向上におけるその応用について調査します。
 
7: プラズモン: プラズモンダイナミクスと、それが革新的なナノテクノロジーの応用にどのように利用されているかについて、より深く理解します。
 
8: ナノテクノロジー: ナノテクノロジーの分野を包括的に概観し、その歴史、応用、およびさまざまな産業への影響を調べます。
 
9: ナノレーザー: ナノレーザーの原理と、通信やセンサーなどのハイテク分野での潜在的な応用について調べます。
 
10: プラズモニック太陽電池: プラズモニック太陽電池が、新しいナノ材料の応用によって太陽エネルギーの収集効率をどのように向上させているかを学びます。
 
11: ナノリソグラフィー: 小型電子部品の開発におけるナノリソグラフィーのプロセスと重要性を理解します。
 
12: 表面増強ラマン分光法: 表面増強ラマン分光法によって、より高感度の分子検出と分析がどのように可能になるかを探ります。
 
13: 表面プラズモン共鳴顕微鏡法: 表面プラズモン共鳴顕微鏡法という興味深い分野と、高解像度イメージングと分子分析におけるその役割について学びます。
 
14: ナノ計測学: ナノ計測学、つまりナノ材料とデバイスの特性を極めて小さなスケールで測定する科学について学びます。
 
15: ナノフォトニクス: ナノフォトニクスと、それが光通信とセンサー技術の未来をどのように作り変えているかを詳しく調べます。
 
16: ナノ化学: さまざまな用途向けにナノスケールで新しい材料や化合物を開発する際のナノ化学の役割を理解します。
 
17: 生産性の高いナノシステム: 製造と材料処理を強化できる生産性の高いナノシステムの設計と応用を調査します。
 
18: ナノスケール プラズモニック モーター: ナノスケール プラズモニック モーターの魅力的な世界と、ナノデバイスに電力を供給するその可能性を探ります。
 
19: 表面プラズモン: 表面プラズモン波の特性と、材料のセンシング、イメージング、強化にどのように利用できるかを探ります。
 
20: プラズモニック ナノリソグラフィー: プラズモニック ナノリソグラフィーの進歩と、精密なナノ構造の作成への影響​​について学びます。
 
21: 原子テラス低角度シャドウイング: 原子レベルでの表面相互作用を理解する方法として、原子テラス低角度シャドウイングを詳しく調べます。
 
ナノルーラー は、ナノテクノロジーの最先端のトピックを包括的に紹介するものであり、ナノスケールの世界の力を探求することに関心のある人にとって重要なリソースとなります。学生、研究者、業界の専門家のいずれであっても、この本はナノテクノロジーの変革能力に関する貴重な洞察を提供します。
Verfügbar seit: 25.03.2025.
Drucklänge: 259 Seiten.

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    Fouad Sabry

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    幾何特徴学習とは
     
    幾何特徴学習は、機械学習とコンピューター ビジョンを組み合わせて視覚的なタスクを解決する手法です。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習方法を使用してそれらを学習することにより、オブジェクトを表す幾何学的形状の代表的な特徴のセットを見つけることです。人間は視覚的なタスクを解決し、見たものから知覚情報を抽出することで環境に迅速に応答できます。研究者は、コンピューター ビジョンの問題を解決するために、人間の物体認識能力をシミュレートしています。たとえば、M. Mata et al. (2002) は、障害物を回避するために、特徴学習技術を移動ロボットのナビゲーション タスクに適用しました。彼らは特徴を学習し、物体 (図形) を認識するために遺伝的アルゴリズムを使用しました。幾何学的特徴学習方法は、認識問題を解決できるだけでなく、一連の連続入力感覚画像 (通常は画像のいくつかの特徴を抽出) を分析することによって、その後の行動を予測することもできます。学習を通じて、次の行動に関するいくつかの仮説が与えられ、各仮説の確率に従って、最も可能性の高い行動が与えられます。この技術は人工知能の分野で広く使用されています。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 幾何学的特徴の学習
     
    第 2 章: パターン認識
     
    第 3 章: ハフ変換
     
    第 4 章: 損失関数
     
    第 5 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 6 章: 拒否サンプリング
     
    第 7 章: 配列の処理
     
    第 8 章: オートエンコーダ
     
    第 9 章: 確率的近似
     
    第 10 章: チェス盤の検出
     
    (II) 幾何特徴学習に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野における幾何学的特徴学習の使用例の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何特徴学習についての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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