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人工脳 - ロボットに複雑なタスクのインテリジェンスを与える - cover

人工脳 - ロボットに複雑なタスクのインテリジェンスを与える

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

人工脳とは
 
人工脳は、人間や動物の脳と同様の認知能力を持つコンピューターソフトウェアとハ​​ードウェアの組み合わせです。
 
どのように利益を得るか
 
(I)次のトピックに関する洞察と検証:第1章:人工脳第2章:人工知能第3章:中国語の部屋第4章:技術的特異点第5章:スピリチュアルマシーンの時代第6章:マインドアップロード第7章:バイオインスパイアードコンピューティング第8章:ニューロモルフィックエンジニアリング第9章:人工知能第10章:特異点が近い第11章:ニューラルネットワーク第12章:物理記号システム第13章:人工知能の哲学第14章:ニューロインフォマティクス第15章:人工知能の概要第16章:人工知能に関するヒューバート・ドレイファスの見解第17章:脳シミュレーション第18章:マインドを作成する方法第19章:コグニティブコンピューター第20章:仮説技術第21章:チューリングの賭け(II)人工脳に関する一般のトップ質問に答える。(III)多くの分野での人工脳の使用法の実例。(IV)17の付録で、各業界の266の新興技術を簡単に説明し、人工脳の技術を360度完全に理解します。
 
この本は誰のためのものですか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類の人工脳の基本的な知識や情報を超えたい人。
Available since: 07/16/2022.
Print length: 382 pages.

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    章の概要:
     
    1: 自由度 (機械学): 機械の自由度の中核概念と、剛体力学におけるその応用を理解します。
     
    2: 機械: 機械の基本原理と、機械システムおよびロボット構造との関係を探ります。
     
    3: 運動学: 力を考慮せずに動きの研究に没頭し、ロボットの動きを支配する原理に焦点を当てます。
     
    4: 構成空間 (物理学): ロボット システムとその可能な状態を分析するために重要な構成空間の概念を理解します。
     
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    10: 過剰制約メカニズム: 必要以上に制約のあるメカニズムと、ロボット設計におけるその影響について学びます。
     
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    21: 直交平行マニピュレータ: ロボット システムでの精度で知られる直交平行マニピュレータの設計と機能を詳しく調べます。
     
    この本を学習することで、ロボットの設計と操作に不可欠な機械システムについて深く理解できるようになります。高度な概念を探求する場合でも、基礎知識を固める場合でも、この本はロボット工学に真剣に取り組むすべての人にとって詳細な参考資料と包括的なガイドの両方として役立ちます。理論的な枠組みだけでなく、それらの概念を実際のアプリケーションに取り入れるための実用的なツールも提供します。
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  • 内側軸 - コンピューター ビジョンの核心を探る: 内側軸を明らかにする - cover

    内側軸 - コンピューター ビジョンの核心を探る:...

    Fouad Sabry

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    内側軸とは
     
    オブジェクトの中心軸は、オブジェクトの境界上に最も近い点が複数あるすべての点のセットです。 元々はトポロジカル スケルトンと呼ばれていましたが、1967 年にハリー ブルームによって生物学的形状認識のツールとして導入されました。 数学では、内側軸の閉鎖はカット軌跡として知られています。
     
    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: 内側軸
     
    第 2 章: 曲線
     
    第 3 章: ボロノイ図
     
    第 4 章: インセンター
     
    第 5 章: リンク番号
     
    第 6 章: 基本領域
     
    第 7 章: ウェス?ズミノ?ウィッテン モデル
     
    第 8 章: トポロジカル スケルトン
     
    第 9 章: リッジの検出
     
    第 10 章: ストレートスケルトン
     
    (ii) 内側軸に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での内側軸の使用に関する実際の例。
     
    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、あらゆる種類の内側軸に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
    Show book