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安全工程 - 確保機器人在動態環境中可靠運行 - cover

安全工程 - 確保機器人在動態環境中可靠運行

Fouad Sabry

Traducteur Jin Tsui

Maison d'édition: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Synopsis

在快速發展的機器人和自動化世界中,確保系統和流程的安全至關重要。 「安全工程」是探索用於防範工程系統中潛在故障、事故和風險的基本原理和方法的重要資源。本書提供了有關如何設計、評估和增強複雜系統安全性的深入知識,對於專業人士、學生和愛好者來說都是無價的。
 
章節簡要概述:
 
1:安全工程:介紹安全工程概念及其在設計安全系統中的作用。
 
2:故障樹分析:透過繪製潛在原因來識別和分析系統故障的方法。
 
3:安全關鍵系統:故障可能對人員或財產造成重大傷害的系統概述。
 
4:故障模式與影響分析:評估系統內潛在故障及其影響的技術。
 
5:故障率:探索故障率及其計算以評估系統可靠性。
 
6:可靠性工程:旨在確保系統長期運作可靠性的概念和實務。
 
7:冗餘(工程):討論如何使用冗餘來提高關鍵系統的可靠性。
 
8:安全完整性等級:了解減輕工程應用風險所需的安全等級。
 
9:危害分析:識別潛在危害並評估與之相關的風險的方法。
 
10:arp4761:航空航天系統安全評估指南簡介,確保安全運作。
 
11:故障模式、影響和嚴重性分析:進一步分析故障模式,重點在於嚴重性和後果。
 
12:國際電工委員會 61508:電氣、電子和可程式系統功能安全國際標準探索。
 
13:軟體安全:討論安全軟體設計及其整合到安全關鍵系統中的重要性。
 
14:基於風險的檢查:基於風險評估來檢查系統以防止故障的方法。
 
15:事故分析:分析事故和預防未來發生的工具和技術。
 
16:製程安全:全面檢視如何預防化工廠等製程工業的事故。
 
17:事件樹:透過順序事件分析系統故障的可能結果的方法。
 
18:功能安全:確保系統正確執行其安全功能的原則和標準。
 
19:國際標準化組織 26262:重點關注道路車輛的汽車安全和功能安全標準。
 
20:事件樹分析:進一步討論事件樹分析及其在風險管理的應用。
 
21:故障模式、影響和診斷分析:故障模式和診斷的高級分析,以確保系統安全。
 
本書提供了豐富的知識,將幫助讀者理解工程系統安全的複雜性,特別是在機器人領域。無論您是希望增強安全實踐的專業人士,還是熱衷於加深對該領域理解的學生,「安全工程」都提供了在不斷變化的機器人安全領域取得成功所需的工具和見解。
Disponible depuis: 02/01/2025.
Longueur d'impression: 232 pages.

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    透過《加密貓區塊鏈遊戲》(加密貓區塊鏈遊戲)——以太坊徵求意見 721 標準系列的權威指南——探索區塊鏈如何改變遊戲和數位所有權。本書將數位收藏品的趣味魅力與政治學的嚴肅基礎相結合,重點闡述了去中心化結構、治理模式和經濟原則如何塑造虛擬社會。無論您是學生、開發者或愛好者,本書都能讓您深入了解代幣化價值和用戶賦能的機制。
     
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    認知機器人 - 增強機器智能以實現自主決策

    Fouad Sabry

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    1:認知機器人技術:介紹如何設計機器人來模擬人類認知能力。
     
    2:認知科學:探索認知背後的跨學科科學及其在機器人技術中的作用。
     
    3:包容架構:了解機器人中簡單的行為如何組合成複雜的動作。
     
    4:人工意識:檢驗機器能否實現意識這個有爭議的議題。
     
    5:符號人工智慧:討論符號人工智慧及其在認知機器人的應用。
     
    6:認知模型:為機器人設計引入模仿人類認知過程的模型。
     
    7:Soar(認知架構):深入研究Soar架構及其在智慧決策中的作用。
     
    8:發展機器人學:探索機器人如何從環境中學習,類似人類的發展。
     
    9:認知架構:了解支援機器人認知和解決問題的結構。
     
    10:智能代理:定義智能代理及其在自治系統中的行為。
     
    11:具身認知科學:研究認知如何與機器人技術中的物理具身連結。
     
    12:Enactivism:引入強調與環境互動的認知理論。
     
    13:莫拉維克悖論:分析機器人技術中高階推理和低階物理任務之間的差距。
     
    14:神經機器人學:探索將神經模型整合到機器人系統中以實現高階認知。
     
    15:物件動作複雜:了解機器人如何在動態環境中辨識物件並與之互動。
     
    16:LIDA(認知架構):深入研究 LIDA 模型及其在認知機器人的應用。
     
    17:情境方法(人工智慧):檢視人工智慧如何在現實世界環境中適應和運作。
     
    18:具身認知:強調物理存在和感官回饋如何影響機器人智慧。
     
    19:預測編碼:了解機器人如何使用預測來解釋感官訊息並指導行動。
     
    20:認知神經科學:探討神經科學的見解如何影響機器人認知架構。
     
    21:認知:認知及其在智慧機器人設計中的應用的全面回顧。
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