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包容架構 - 透過分層控制設計智慧系統 - cover

包容架構 - 透過分層控制設計智慧系統

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

Verlag: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Beschreibung

透過《包容架構》深入研究複雜的機器人世界,這是一部關鍵著作,揭示了驅動現代機器人系統的突破性原則。本書為專業人士、學生和愛好者提供了對機器人行為及其對人工智慧的影響的全面理解。透過探索包容架構和基於行為的機器人技術之間的協同作用,讀者將了解這些概念如何重新定義技術應用並增強我們與機器的互動。
 
章節簡要概述:
 
1:包容架構:建構自主機器人的基本概念。
 
2:符號人工智慧:檢查支持推理的基於邏輯的系統。
 
3:基於行為的機器人技術:專注於模仿自然行為的機器人設計。
 
4:羅德尼布魯克斯:強調這位機器人和人工智慧領域先驅的貢獻。
 
5:分散式系統:討論分散式控制在機器人技術中的優勢。
 
6:基於模型的推理:探索增強機器人決策的推理技術。
 
7:認知機器人:介紹能夠從環境中學習和適應的機器人。
 
8:行動選擇:研究確定最佳行動方案的方法。
 
9:適應性機器人:討論可以即時修改其行為的機器人。
 
10:新人工智慧:涵蓋人工智慧的現代方法和創新。
 
11:分層控制系統:描述用於管理機器人動作的結構化系統。
 
12:艾倫(機器人):分析艾倫機器人的設計和功能。
 
13:什麼 架構:討論機器人行為的多層方法。
 
14:4drcs 參考模型架構:提出了一個用來理解機器人系統的框架。
 
15:即時控制系統:檢視機器人技術中即時回應的重要性。
 
16:情境方法(人工智慧):探索機器人技術中的情境感知人工智慧。
 
17:行動選擇中的贏家通吃:突顯競爭性決策策略。
 
18:行為樹(人工智慧、機器人和控制):討論決策結構。
 
19:成吉思汗(機器人):詳細介紹了成吉思汗機器人的創新特色。
 
20:人工智慧:探索人工智慧在機器人領域的廣泛應用與應用。
 
21:專家系統:檢視在解決問題方面模擬人類專業知識的系統。
 
這本書不僅僅是一本文字;它是了解機器人和人工智慧未來的門戶。其中包含的見解和知識將使讀者能夠在快速發展的領域中進行創新並取得卓越成就。抓住這個機會來擴展您的知識並增強您在機器人科學方面的專業知識。
Verfügbar seit: 28.01.2025.
Drucklänge: 198 Seiten.

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    什麼是熔鹽反應堆
     
    一種核裂變反應堆,稱為熔鹽反應堆,簡稱MSR,是一種以核反應堆的主冷卻劑和/ 或燃料是熔鹽的混合物。只有兩座 MSR 在運行,它們都是美國的研究堆。 1960 年代的熔鹽反應堆實驗旨在證明在增殖反應堆中實施釷燃料循環的核電站的概念,而 1950 年代的飛機反應堆實驗主要是由該技術提供的緊湊尺寸推動的。飛機反應堆實驗是在 1950 年代進行的。對第四代反應堆設計的更多研究開始重新激發對該技術的興趣,截至 2021 年 9 月,中國即將開始其 TMSR-LF1 釷 MSR。許多國家都有使用該技術的項目這一事實激發了這種興趣。
     
    您將如何受益
     
    (I) 對以下主題:
     
    第 1 章:熔鹽反應堆
     
    第 2 章:核反應堆
     
    第 3 章:球床反應堆
     
    第4:增殖反應堆
     
    第5章:快中子反應堆
     
    第6章:空隙係數
     
    第7章:被動核安全
     
    第 8 章:核燃料
     
    第 9 章:第四代反應堆
     
    第 10 章:高溫氣體反應堆
     
    第 11 章:釷燃料循環
     
    第 12 章:Alvin M. Weinberg
     
    第 13 章:熔鹽反應堆實驗
     
    第 14 章:液態氟化釷反應堆
     
    第 15 章:FLiBe
     
    第 16 章:釷基核電
     
    第 17 章:整體熔鹽反應堆
     
    第 18 章:ThorCon 核反應堆
     
    第 18 章19:雙流體反應堆
     
    第 20 章:穩定鹽反應堆
     
    第 21 章:TMSR -LF1
     
    (II)回答公眾關於熔鹽堆的熱點問題。
     
    (III)現實世界中熔鹽堆在多個領域的應用實例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 項新興技術,以 360 度全方位了解熔鹽堆技術。
     
    本書適用對象
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者以及想要超越任何類型熔鹽反應堆的基本知識或信息的人。
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  • 幹細胞療法 - 修復受損細胞以治療或預防疾病 - cover

    幹細胞療法 - 修復受損細胞以治療或預防疾病

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    什麼是乾細胞療法
     
    使用患者自身的干細胞來治愈或預防疾病或病症,稱為乾細胞療法.截至 2016 年,造血幹細胞移植是唯一被證明有效利用乾細胞的治療方法。骨髓移植是該手術最常用的方法;但是,也可以從臍帶血中提取細胞。目前正在進行研究以建立幹細胞的多種來源,並使用乾細胞療法治療神經退行性疾​​病和疾病,例如糖尿病和心髒病。此外,正在進行研究以產生新的干細胞來源。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:幹細胞治療
     
    第 2 章:幹細胞
     
    第 3 章:骨髓
     
    第 4 章:造血幹細胞細胞移植
     
    第 5 章:胚胎幹細胞
     
    第 6 章:再生醫學
     
    第 7 章:細胞療法
     
    第 8 章:臍帶血液
     
    第 9 章:成體幹細胞
     
    第 10 章:幹細胞系
     
    第 11 章:膝關節軟骨替代療法
     
    第 10 章12:心肌成形術
     
    第13章:幹細胞移植修復關節軟骨
     
    第14章:間充質乾細胞
     
    第15章:間充質乾細胞的臨床應用
     
    第 16 章:Muse 細胞
     
    第 17 章:郭梅
     
    第 18 章:脊髓損傷研究
     
    第 19 章:幹細胞分泌組
     
    第 20 章:Shimon Slavin
     
    第 21 章:幹細胞脂肪移植ing
     
    (II) 回答公眾關於乾細胞治療的熱門問題。
     
    (III) 幹細胞治療在多個領域的應用實例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 項新興技術,以 360 度全面了解幹細胞治療技術。
     
    本書適用對象>
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者以及想要超越任何干細胞療法的基本知識或信息的人。
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  • 非線性降維 - 增強機器人系統數據表示的先進技術 - cover

    非線性降維 - 增強機器人系統數據表示的先進技術

    Fouad Sabry

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    1:非線性降維:探索基本概念以及降低高維度資料以便於分析的重要性。
     
    2:線性映射:介紹線性映射的基礎知識及其在機器學習中降低資料維度的作用。
     
    3:支援向量機:了解支援向量機如何在分類任務和模式辨識中應用降維。
     
    4:主成分分析:深入研究 主成分分析 將資料轉換為一組線性不相關變數的技術。
     
    5:等距:檢查等距技術如何在減少資料維度的同時保留點之間的距離。
     
    6:降維:了解更廣泛的降維範圍及其在各領域的應用。
     
    7:半定嵌入:研究半定規劃及其與降維方法的關聯。
     
    8:核方法:發現核方法在處理資料縮減中的非線性關係方面的強大功能。
     
    9:核主成分分析:探討關鍵主成分分析法在高維度特徵空間中進行降維的能力。
     
    10:數值延拓:了解數值延拓技術如何幫助理解高維繫統。
     
    11:譜聚類:了解譜聚類如何利用降維對相似的資料點進行分組。
     
    12:等點陣圖:等點陣圖 簡介,這是一種將多維縮放與測地距離結合以進行降維的技術。
     
    13:約翰遜–椴樹花束 引理:深入研究 約翰遜·林登斯特勞斯 引理的數學原理,確保降維保持幾何性質。
     
    14:線性非線性泊松級聯模型:研究此模型如何在降維中整合線性和非線性方法。
     
    15:流形對齊:了解流形對齊及其在降維中對齊來自不同域的資料的重要性。
     
    16:擴散圖:了解擴散圖如何使用擴散過程在複雜資料集中進行降維。
     
    17:時間 分散式隨機鄰域嵌入:探索 特斯內 在保留資料局部結構的同時降低維度的能力。
     
    18:分佈的內核嵌入:研究內核嵌入如何允許分佈(而不僅僅是資料集)降維。
     
    19:隨機投影:一種實用的降維方法,依靠隨機投影進行快速計算。
     
    20:流形正規化:了解流形正規化技術及其對高維度資料學習的影響。
     
    21:經驗動態建模:了解經驗動態建模如何透過時間序列資料分析來幫助降維。
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