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ユニメイト - 産業オートメーションの誕生とロボットの未来 - cover
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ユニメイト - 産業オートメーションの誕生とロボットの未来

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

「ユニメイト」は、ロボティクス サイエンス シリーズの一部であり、ロボット工学の分野を形作った画期的なイノベーションを包括的に探究しています。最初の産業用ロボットから現代の進歩まで、この本は、ロボット工学業界を定義した重要な瞬間と人物を巡るエキサイティングな旅に読者を誘います。専門家、学生、または愛好家のいずれであっても、「ユニメイト」は、ロボット工学の進化とそれが世界中の産業に及ぼす大きな影響を理解したい人にとって貴重な洞察を提供します。
 
章の概要:
 
1: ユニメイト: 世界初の産業用ロボットである ユニメイト の誕生と、自動化における画期的な役割を探ります。
 
2: ロボット: ロボットの概念、定義、およびロボットが将来の技術進歩のために築いた基盤について詳しく説明します。
 
3: 産業用ロボット: 製造を最適化し、産業の効率を向上させるように設計された産業用ロボットの開発について学びます。
 
4: 自動化: 自動化がさまざまな分野に及ぼす変革的な影響と、現代の生産プロセスの形成における自動化の役割を理解します。
 
5: 組み立て用プログラム可能汎用機械: 組み立て作業が可能な多用途ロボット マシンの作成について学び、産業慣行に革命を起こします。
 
6: フリーダムフレキソライター: ロボット制御システムへの道を開いた初期の自動化における フリーダムフレキソライター の重要性を学びます。
 
7: ファナック: 自動化技術のリーダーとしての役割を確固たるものにした、産業用ロボットの進化に対する ファナック の貢献を調べます。
 
8: ジョージ・デボル: ユニメイト の発明者であり、ロボット産業の重要人物である ジョージ・デボル の先見の明のある貢献を理解します。
 
9: ジョセフ・エンゲルバーガー: エンゲルバーガー と デボル のパートナーシップ、および 2 人が ユニメーション を共同設立して現代のロボット時代を開始した経緯を探ります。
 
10: ビクター・シャインマン: ロボット工学における重要なマイルストーンである、シャーマン による最初のロボット アームの開発について詳しく調べます。
 
11: ユニメーション: 世界初のロボット企業であるユニメーションと、ロボット製造の発展における同社の極めて重要な役割について学びます。
 
12: ロボット ソフトウェア: 産業用途のロボット システムのプログラミングと制御におけるロボット ソフトウェアの重要性を理解します。
 
13: メカニカル アーム: 多くの現代のロボットの背後にあるコア テクノロジーであるメカニカル アームの進化と、その多様な用途を探ります。
 
14: ロボットの歴史: 初期の機械装置から今日の洗練されたロボットまで、ロボットの豊かな歴史をたどります。
 
15: アメリカのロボット: 米国のロボットの成長と、それが世界の技術革新に与える影響を調査します。
 
16: インランド フィッシャー ガイド工場 (ニュージャージー): このアメリカのランドマーク的な工場でのロボットの導入と、それが自動化に与える影響について学びます。
 
17: コボット: 人間と協力するように設計されたロボットであるコボットの台頭を調べ、人間とロボットの相互作用の新しい時代を築きます。
 
18: ジョン・ヒンリックス: ジョン・ヒンリックスと、ロボット技術とシステムの進化に対する彼の貢献について学びます。
 
19: 包装機械: ロボットが包装プロセスに革命を起こし、業界の効率と安全性を向上させる方法を発見します。
 
20: 移動型産業用ロボット: 移動型ロボットの世界に飛び込み、業界全体で物流と資材処理を変革します。
 
21: アンドロイド (ロボット): 最後に、人間の外見と動作を模倣するように設計され、ロボット工学に新たな扉を開くアンドロイド ロボットの開発について探ります。
 
「ユニメイト」は、ロボット工学をより深く理解したい人にとって必読の書です。最先端の知識を求める専門家、産業オートメーションの進歩を研究する学者、または単に未来の技術の愛好家であっても、この本は、ロボット工学を現在の段階に導いたマイルストーンに関する貴重な視点を提供します。機械の腕からアンドロイドへの旅は、未来を形作るイノベーションへの絶え間ない意欲を凝縮しています。
Disponível desde: 01/01/2025.
Comprimento de impressão: 239 páginas.

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    サポートベクターマシン - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    サポート ベクター マシンとは
     
    機械学習の分野では、サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析のためにデータを検査する教師あり学習モデルです。 これらのモデルには、関連する学習アルゴリズムが付属しています。 AT&T Bell Laboratories の Vladimir Vapnik と彼の同僚がその作成を担当しました。 サポート ベクター マシン (SVM) は、Vapnik と Chervonenkis (1974 年) によって開発された統計学習フレームワークまたは VC 理論に基づいているため、最も正確な予測システムの 1 つです。 非確率的バイナリ線形分類器は、SVM トレーニング アルゴリズムに一連のトレーニング サンプルが与えられ、それぞれが 2 つのカテゴリのいずれかに属するものとしてマークされた場合に得られるものです。 次に、アルゴリズムは、後続の例を 2 つのカテゴリのいずれかに割り当てるか、どちらにも割り当てないモデルを開発します。 サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのカテゴリ間のサイズの差を最大化するような方法で、トレーニング サンプルを空間内の点に割り当てます。 その後、新しいサンプルが同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に該当するかに応じて、それらがどのカテゴリに属するかが予測されます。
     
    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: サポート ベクター マシン
     
    第 2 章: 線形分類器
     
    第 3 章: パーセプトロン
     
    第 4 章: 射影 (線形代数)
     
    第 5 章: 線形分離性
     
    第 6 章: カーネル法
     
    第 7 章: 逐次最小最適化
     
    第 8 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
     
    第 9 章: ヒンジ損失
     
    第 10 章: 多項式 カーネル
     
    (II) サポート ベクター マシンに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのサポート ベクター マシンの使用例の実例。
     
    (IV) サポート ベクター マシンのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のサポート ベクター マシン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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