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比特幣加密貨幣 - 理解數位時代去中心化金融的力量 - cover

比特幣加密貨幣 - 理解數位時代去中心化金融的力量

Fouad Sabry

Traductor Jin Tsui

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

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Sinopsis

透過「Coinbase 加密貨幣交易所」系列叢書《比特幣加密貨幣》揭開比特幣世界及其對全球金融體系的革命性影響。本書是您了解比特幣、其底層技術以及互聯互通的加密貨幣交易所世界的必備指南。無論您是專業人士、學生或愛好者,本書都旨在幫助您全面掌握當今加密貨幣市場的驅動機制。
 
章節概要:
 
1:比特幣:探索全球首個加密貨幣-比特幣的起源及其變革性影響。
 
2:區塊鏈點com:深入探討區塊鏈點com 在加密貨幣生態系統中的角色及其貢獻。
 
3:以太坊經典:了解以太坊經典的根基及其與以太坊的區別,並深入了解其獨特功能。
 
4:加密貨幣:探索加密貨幣的基礎知識、運作方式及其在數位時代的相關性。
 
5:下一步:了解 下一步、其權益證明共識機制及其對區塊鏈發展的影響。
 
6:門羅幣:了解門羅幣對隱私的承諾及其利用區塊鏈進行安全交易的獨特方式。
 
7:不同國家或地區的加密貨幣合法性:全面分析不同國家對加密貨幣的合法性。
 
8:比特幣協議:深入研究比特幣的技術層面,探索其協議、結構及其安全性保障方式。
 
9:隱私與區塊鏈:探討隱私在區塊鏈技術中的關鍵角色及其潛在影響。
 
10:瑞波幣帳本:了解瑞波幣帳本、其用例以及其相對於其他區塊鏈系統的優勢。
 
11:加密經濟學:探索經濟學與加密貨幣的交集,重點在於其供給、需求和估值。
 
12:數位貨幣:擴展您對比特幣以外數位貨幣的理解,並探索穩定幣等其他形式。
 
13:比特幣經濟學:探索比特幣的經濟模型,包括其挖礦、供應鏈和市場動態。
 
14:中本聰:了解比特幣的神秘創造者,以及他的願景如何持續塑造加密貨幣的格局。
 
15:加密貨幣與犯罪:分析加密貨幣的陰暗面,重點在於非法活動和監管。
 
16:工作量證明:了解工作量證明在確保區塊鏈網路完整性和安全性方面的重要性。
 
17:萊特幣:深入探討萊特幣作為比特幣「黃金」的「白銀」所扮演的角色,以及它如何提供更快的交易速度。
 
18:區塊鏈:更廣泛地了解區塊鏈技術、其應用以及未來的潛在發展。
 
19:比特幣的歷史:追溯比特幣引人入勝的歷史,從其誕生到如今成為金融巨頭的地位。
 
20:加密貨幣錢包:了解加密貨幣錢包、其類型以及它們如何保護您的數位資產。
 
21:以太坊:探索以太坊網路、其智慧合約功能及其在塑造去中心化應用程式中的作用。
 
本書將為您提供應對不斷發展的加密貨幣格局所需的知識。從理解比特幣協議到探索區塊鏈技術的複雜性,《比特幣加密貨幣》旨在幫助您做出明智的決策,並在快節奏的數位貨幣世界中保持領先地位。無論您是經驗豐富的專業人士還是剛起步,這本全面的指南都是任何對金融未來感興趣的人的必讀之作。
Disponible desde: 11/06/2025.
Longitud de impresión: 364 páginas.

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    9:工作量證明:詳細介紹工作量證明共識機制,探討其在保護區塊鏈網路安全方面的重要性,以及圍繞該機制的能源爭議。
     
    10:加密貨幣與犯罪:探討加密貨幣與犯罪的交集,探索數位貨幣如何被用於非法活動以及遏制此類活動的努力。
     
    11:區塊鏈:本章涵蓋區塊鏈技術的基礎知識,為理解其在各行各業的眾多應用奠定堅實的基礎。
     
    12:隱私與區塊鏈:探討隱私在區塊鏈交易中的作用,以及在區塊鏈網路中保護用戶資訊的措施。
     
    13:比特幣:深入探討比特幣,涵蓋其歷史、技術及其作為首個去中心化加密貨幣的開創性作用。
     
    14:硬體安全模組:探討硬體安全模組 (高速儲存模組) 在保護數位資產和確保安全加密流程的重要性。
     
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  • 透過神經架構實現突破性智能 - 透過神經網路和自適應學習推進機器人技術 - cover

    透過神經架構實現突破性智能 - 透過神經網路和自適應學習推進機器人技術

    Fouad Sabry

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    在當今世界,機器人和人工智慧 (人工智慧) 正在塑造產業並重新定義人類潛力。 《透過神經架構實現突破性智慧》深入探討了人工智慧和機器人技術的進展,為機器人科學領域的專業人士、學生和愛好者提供了不可或缺的見解。無論您是經驗豐富的研究人員、本科生還是業餘愛好者,這本書都可以讓您全面了解重塑我們未來的技術革命。在當今快節奏的科技環境中,了解這些系統的好處是無法估量的。
     
    章節簡要概述:
     
    1:比納48:探索人形機器人 比納48 的進步及其與 人工智慧 意識的連結。
     
    2:安卓(機器人):深入探討安卓機器人的開發與能力,塑造人機互動。
     
    3:技術奇點:研究技術奇點的概念,即人工智慧超越人類智慧。
     
    4:朱利葉斯·普里斯庫斯:了解朱利葉斯·普里斯庫斯在超人類主義和人工智慧倫理方面的貢獻,凸顯人類潛能。
     
    5:瑪蒂娜·羅斯布拉特:了解 瑪蒂娜·羅斯布拉特 在創造人工智慧思維和數位永生方面的開創性工作。
     
    6:本·格策爾:了解 本·格策爾 在 通用人工智慧(通用人工智慧)方面的工作以及他對智慧機器的願景。
     
    7:人工智慧的倫理:分析圍繞人工智慧的關鍵倫理問題,從隱私到決策自主權。
     
    8:特拉塞姆運動:深入探討 特拉塞姆運動 對思維上傳的探索及其在人工智慧未來中的作用。
     
    9:數位永生:研究數位永生的概念以及人工智慧如何在生命之外保存人類意識。
     
    10:托比·沃爾什(托比·沃爾什):了解托比·沃爾什(托比·沃爾什)對人工智慧安全、政策以及我們在道德整合人工智慧方面面臨的挑戰的看法。
     
    11:馬西米利亞諾·范思哲:揭示 馬西米利亞諾·范思哲 在神經網路及其應用方面的開創性工作。
     
    12:馬丁福特(作者):學習馬丁福特對自動化、人工智慧對就業的影響和社會轉變的觀點。
     
    13:機器人流程自動化:探索機器人流程自動化如何改變從金融到醫療保健的各個產業。
     
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    16:索菲亞(機器人):了解著名的人形機器人索菲亞及其對人工智慧研究和人類互動的影響。
     
    17:漢森機器人公司:深入了解 漢森機器人公司 在創造栩栩如生的機器人和推進人工智慧系統方面的貢獻。
     
    18:艾達:探索世界上第一位機器人藝術家 艾達 及其在模糊人工智慧和創造力之間界限方面的作用。
     
    19:史蒂芬妮·丁金斯:深入研究 史蒂芬妮·丁金斯 在創造包容性人工智慧及其與社會正義的交叉方面的作品。
     
    20:溫德爾·瓦拉赫:了解溫德爾·瓦拉赫關於人工智慧治理的理論以及人工智慧系統所需的道德框架。
     
    21:丹尼爾·右·斯莫爾(丹尼爾·右·斯莫爾):以丹尼爾·右·斯莫爾(丹尼爾·右·斯莫爾)對智慧系統及其未來對社會的影響的探索作為總結。
     
    透過這些主題,本書對人工智慧和機器人技術如何與人類生活融合進行了徹底的探討。透過探索思想領袖的工作以及圍繞該領域的道德困境,讀者不僅可以獲得技術見解,還可以獲得對人類未來的哲學視角。對於任何涉及機器人或人工智慧的人來說,這本書都是必不可少的資源。
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  • 計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統 - cover

    計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統

    Fouad Sabry

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    1:計算神經科學:探索計算神經科學的跨學科領域,研究數學模型和模擬在理解神經系統中的作用。
     
    2:神經科學:了解神經科學的基本原理,重點在於大腦結構和功能及其與機器人技術的關係。
     
    3:仿生運算:探討生物過程如何激發新的運算模型,為人工智慧系統的設計做出貢獻。
     
    4:神經形態計算:研究神經形態計算,其中計算系統按照大腦架構建模,從而實現更有效率的處理。
     
    5:行為神經科學:了解神經系統如何驅動行為,並著重在機器人技術中的決策和認知過程。
     
    6:綁定問題:深入研究綁定問題,這是神經科學的一個挑戰,解決大腦如何將不同的訊息整合成有凝聚力的體驗。
     
    7:克里斯托夫·科赫:探索克里斯托夫·科赫的工作以及他對理解意識和大腦神經過程的貢獻。
     
    8:神經網路(生物學):檢視生物神經網路及其對機器人和人工智慧系統中使用的人工神經網路模型的影響。
     
    9:大腦的亞穩態:了解亞穩態的概念,描述大腦保持多種狀態的能力,有助於其適應能力。
     
    10:神經振盪:研究神經振盪及其在協調大腦活動中的作用,深入了解腦波與機器人的相互作用。
     
    11:神經資訊學:了解神經資訊學及其在資料管理和大腦活動分析以模擬神經過程中的作用。
     
    12:大衛·海格:深入了解 大衛·海格 在理解神經科學中使用的大腦處理和計算模型方面的貢獻。
     
    13:大腦模擬:深入了解模擬大腦複雜性的大腦模擬技術及其在機器人技術中的應用。
     
    14:神經運算模型:研究各種神經運算模型,探索演算法如何模擬機器人系統中的大腦功能。
     
    15:動態神經科學:了解動態系統理論如何應用於神經科學,增強對機器人大腦活動的理解。
     
    16:德阿訥-尚古克斯 模型:探索大腦功能的 德阿訥-尚古克斯 模型,將認知與機器人的神經迴路連結起來。
     
    17:神經系統網路模型:了解神經系統的網路模型如何有助於開發更有效率的機器人系統。
     
    18:預測編碼:發現預測編碼及其在理解大腦和機器人的感知、學習和決策方面的相關性。
     
    19:西蒙·斯金格(西蒙·斯金格):探索西蒙·斯金格(西蒙·斯金格)在計算神經科學方面的研究及其對開發受大腦啟發的機器人模型的影響。
     
    20:卡納卡·拉詹:檢視 卡納卡·拉詹 在應用計算神經科學來開發更強大和自適應機器人系統方面的工作。
     
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