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リモートマニピュレーター - ロボットシステムの精密制御のための革新的な技術 - cover

リモートマニピュレーター - ロボットシステムの精密制御のための革新的な技術

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

テクノロジーと人間の能力が融合する世界において、「リモート マニピュレーター」はロボット科学の重要な探求として位置づけられています。この本は、物理的環境との遠隔インタラクションを可能にする複雑なシステムを詳しく調べ、産業から医療までさまざまな分野への影響を強調しています。ロボットの専門家、学習意欲の高い学生、理解を深めたいと考えている愛好家のいずれにとっても、この本はコストをはるかに超える貴重な洞察を提供します。
 
章の概要:
 
1: リモート マニピュレーター: リモート操作の基本概念とその応用について探ります。
 
2: ロスアラモス国立研究所: この重要な研究施設におけるロボット工学の進歩について説明します。
 
3: アルゴンヌ国立研究所: ロボット工学と遠隔操作技術への重要な貢献について説明します。
 
4: テレプレゼンス: 遠隔通信と制御を強化するテレプレゼンスの役割について説明します。
 
5: テレロボティクス: テレロボティクス システムの開発と応用について調査します。
 
6: ワルド (短編): 遠隔操作の想像力豊かな可能性を描いた架空の物語。
 
7: 英国原子力庁: 原子力分野におけるロボット工学の革新をレビューします。
 
8: アイダホ国立研究所: 危険な環境における遠隔技術の先駆的な取り組みを紹介します。
 
9: グリッドリンク: ロボット工学とネットワーク環境の関係を分析します。
 
10: ソリューション不満足: 既存のロボット工学ソリューションに疑問を投げかけ、将来の可能性を探ります。
 
11: マニピュレーター (デバイス): マニピュレーターと、さまざまなアプリケーションにおけるその重要な機能を定義します。
 
12: フィクションにおけるナノテクノロジー: 文学におけるナノテクノロジーの描写とその意味について説明します。
 
13: レイモンド ゲルツ: ロボット工学開発におけるこの重要人物の貢献を称賛します。
 
14: 仮想フィクスチャ: ロボット操作の精度を高めるための手法を探ります。
 
15: ロボット アーム: さまざまな業界でのロボット アームの設計とアプリケーションを調査します。
 
16: パワード エクソスケルトン: エクソスケルトンが困難なタスクでユーザーをどのように支援するかを検証します。
 
17: メートル。 s.ラムクマール: ロボット工学分野における重要な研究と貢献に焦点を当てます。
 
18: 困難な環境でのリモート アプリケーション: ロボット工学が極限状態で問題をどのように解決するかについて説明します。
 
19: エドワード・テラー: テラー がテクノロジーとロボット工学の開発に与えた影響を探ります。
 
20: ローレンス リバモア国立研究所: 国立研究所の環境における革新的なロボット工学研究をレビューします。
 
21: アーネスト ローレンス: ローレンスの遺産とそれが科学の進歩に与えた影響を記録します。
 
この包括的なリソースは、ロボット工学の複雑さを理解するための入り口として機能し、読者が将来のイノベーションに対する強固な基盤と洞察を確実に得られるようにします。このエキサイティングな分野の最前線に立つチャンスをお見逃しなく!
Disponible depuis: 29/01/2025.
Longueur d'impression: 279 pages.

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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
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    第 2 章: 網膜スキャン
     
    第 3 章: ジョン・ドーグマン
     
    第 4 章: 生体認証ポイント
     
    第 5 章: 眼静脈認証
     
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    ベイジアン デシジョン ネットワーク - 基礎と応用

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    ベイジアン デシジョン 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: 影響図
     
    第 3 章: グラフィカル モデル
     
    第 4 章: 隠れマルコフ モデル
     
    第 5 章: デシジョン ツリー
     
    第 6 章: ギブズ サンプリング
     
    第 7 章: 意思決定分析
     
    第 8 章: 情報の価値
     
    第 9 章: 確率的予測
     
    第 10 章: 因果関係グラフ
     
    (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える ベイジアン デシジョン ネットワーク。
     
    (iii) 多くの分野におけるベイジアン デシジョン ネットワークの使用例。
     
    (iv) それぞれの 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
     
    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 デシジョン 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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