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サイボーグ - 基礎と応用 - cover

サイボーグ - 基礎と応用

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

サイボーグとは
 
サイボーグは、生物学的および生体力学的身体部分の両方を持つ存在です。 「サイボーグ」という用語は、「サイバネティック」と「有機体」という言葉を組み合わせた造語です。 マンフレッド クラインズとネイサン S. クラインは、1960 年にこの言葉を初めて概念化したとされています。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 洞察、 および次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: サイボーグ
 
第 2 章: Android (ロボット)
 
第 3 章: ケビン ワーウィック
 
第 4 章: プロテーゼ
 
第 5 章: 人工臓器
 
第 6 章: サイバーウェア
 
第 7 章: 脳?コンピュータ インターフェイス
 
第 7 章 8: バイオニクス
 
第9章: バイオロボティクス
 
第10章: ブレインゲート
 
(II) サイボーグに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野でのサイボーグ使用の実例。
 
(IV) サイボーグのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて知りたい人 サイボーグの一種。
 
 
Disponible depuis: 02/07/2023.
Longueur d'impression: 131 pages.

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    各章の概要:
     
    1: アーカム・インテリジェンス:ブロックチェーン分析と金融透明性の政治的影響を検証します。
     
    2: コインデスク:暗号資産規制、政策論争、そして国民の認識に対するメディアの影響を分析します。
     
    3: バイナンス:バイナンスの世界的な役割と、規制枠組みおよび主権への影響を探ります。
     
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    11: エリック・ボーヒーズ:分散型金融を通じてヴォーヒーズが提唱するリバタリアンの理念を概説する。
     
    12: ジャスティン・サン:法域を超えた影響力とブロックチェーンにおける規制上の緊張関係を検証する。
     
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    15: セルシウスネットワーク:同社の破綻と、投資家保護改革を求める政治的な声を分析する。
     
    16: ソラナ(ブロックチェーンプラットフォーム):スケーラビリティと、技術革新が新たな政策課題をどのように引き起こすかについて考察する。
     
    17: 先物取引所の破産:システミックリスクと、世界的な暗号資産規制基準の緊急性を検証する。
     
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    音声処理 -...

    Fouad Sabry

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    「音声処理」では、音声認識とニューラル ネットワークがこの分野をどのように変革しているかに焦点を当て、現代のロボット工学を支える最先端の方法とテクノロジーを包括的に探究しています。専門家、学生、愛好家のいずれにとっても、この本は人工知能、機械学習、ロボット工学の複雑な相互作用を深く理解するための貴重なリソースです。これらのテクノロジーが音声制御ロボットから高度なニューラル システムまで、あらゆるものをどのように形作っているかをご覧ください。
     
    章の概要:
     
    1: 音声処理: 音声処理の基本概念を紹介し、ロボット工学における音声の役割についてより深く理解するための基礎を築きます。
     
    2: ニューラル ネットワーク (機械学習): 機械学習の核心と、意思決定と音声理解のためにニューラル ネットワークがロボット システムにどのように適用されるかを探ります。
     
    3: 音声認識: 音声認識テクノロジーと、ロボットが人間の音声を解釈して応答できるようにする上でのその重要性について説明します。
     
    4: 線形予測コーディング: 予測モデリング手法と、ロボット工学における音声処理の精度向上におけるその応用についての洞察を提供します。
     
    5: ベクトル量子化: ベクトル量子化法と、それが音声データ圧縮を最適化し、ロボット システムでの処理をより高速かつ効率的にする方法について重点的に説明します。
     
    6: 隠れマルコフ モデル: 隠れマルコフ モデルを使用して、音声認識やロボットの動作などのタスクに不可欠なシーケンシャル データを処理する方法について説明します。
     
    7: 教師なし学習: ラベル付き入力を必要とせずにロボットが非構造化データから学習できるようにする教師なし学習手法について説明します。
     
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    10: リカレント ニューラル ネットワーク: 継続的な音声入力を処理し、ロボットと人間のインタラクションを改善するために不可欠な、時間的データを処理するリカレント ニューラル ネットワークの使用について説明します。
     
    11: チャネル状態情報: チャネル状態情報がロボット システムでの音声伝送と認識にどのように影響し、明確なコミュニケーションを確保するかについて概要を説明します。
     
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    18: ディープ ラーニング: ディープ ラーニング手法と、音声処理の進歩、ロボット システムのスマート化と応答性の向上に対するその影響について説明します。
     
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    音声処理の進歩は、今日のロボット工学における最もエキサイティングなイノベーションの多くにおいて中核をなしています。理解を深めたい場合でも、これらの概念を現実世界のシステムに適用したい場合でも、「音声処理」は、この分野をわかりやすくかつ徹底的に解説しています。これらのテクノロジーがロボットとのやり取りにどのような革命をもたらしているかを探る機会をお見逃しなく。
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