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比特幣現金 - 點對點數位支付的革命 - cover

比特幣現金 - 點對點數位支付的革命

Fouad Sabry

Traducteur Jin Tsui

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

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Synopsis

對於任何想要了解數位貨幣引人入勝的演進過程以及比特幣現金在更廣泛的加密貨幣革命中的關鍵作用的人來說,《比特幣現金》都是必讀之作。作為「比特幣歷史」系列的全面補充,福阿德·薩布里將帶您踏上一段引人入勝的旅程,重點介紹比特幣現金如何成為數位金融領域的重要參與者。本書非常適合專業人士、學生以及任何對金融和區塊鏈技術的未來充滿熱情的人士閱讀。
 
章節概要:
 
1:比特幣現金:揭秘比特幣現金的起源與意義。比特幣現金是比特幣的突破性分叉,旨在解決可擴展性問題並提供更低的交易費用,徹底改變了數位貨幣格局。
 
2:加密貨幣泡沫:探索加密貨幣市場泡沫的興衰,了解其在大規模投機動盪時期對比特幣現金和其他加密貨幣的影響。
 
3:比特幣:深入了解比特幣在塑造數位貨幣世界中的先鋒作用,包括促成比特幣現金作為更具可擴展性的解決方案誕生的技術和經濟因素。
 
4:加密貨幣:深入探討加密貨幣的概念,了解其底層技術以及全球從傳統金融轉向去中心化金融體系的轉變。
 
5:以太坊:研究以太坊獨特的區塊鏈功能,以及其智慧合約和去中心化應用程式 (去中心化應用) 如何影響加密貨幣生態系統,為比特幣現金的創新功能奠定基礎。
 
6:Bitstamp:了解歷史最悠久的加密貨幣交易所之一 Bitstamp 的作用,以及它如何促進比特幣現金等數位貨幣的成長和主流接受。
 
7:萊特幣:探討萊特幣作為點對點加密貨幣的重要性及其與比特幣和比特幣現金的關係,為更廣泛的數位貨幣演進敘事做出貢獻。
 
8:創世紀(加密貨幣公司):了解加密貨幣挖礦領域的關鍵參與者 創世紀,以及它對支援比特幣現金和其他數位資產的基礎設施的影響。
 
9:區塊鏈:掌握區塊鏈技術的基礎知識,了解所有加密貨幣的支柱,以及它在確保比特幣現金的安全性、透明度和去中心化方面發揮的重要作用。
 
10:圓圈(公司):了解 圓圈 在塑造數位貨幣監管和金融格局方面的影響力,以及其投資如何與比特幣現金及類似項目的發展息息相關。
 
11:吳忌寒:探索加密貨幣產業關鍵人物吳忌寒的影響,他在挖礦和區塊鏈技術領域的工作對比特幣現金的發展起到了至關重要的作用。
 
12:工作量證明:深入研究工作量證明共識機制,了解其安全性和可靠性,以及它如何幫助驗證比特幣現金網路中的交易。
 
13:以太坊經典:探索以太坊經典的故事及其在硬分叉後的獨特歷程,深入了解比特幣現金等區塊鏈專案面臨的更廣泛挑戰和選擇。
 
14:Coinbase:了解 Coinbase 作為領先加密貨幣交易所的角色、其對比特幣現金 (比特幣現金) 知名度的貢獻,以及它如何促進數位貨幣的主流應用。
 
15:門羅幣 (門羅幣):了解門羅幣對隱私的關注及其在加密貨幣生態系統中的作用,並與比特幣現金對可擴展性和低交易費用的關注形成鮮明對比。
 
16:索拉納(區塊鏈平台):探索 索拉納 作為快速且可擴展的區塊鏈平台的崛起,並探討其在速度和成本效益方面與比特幣現金的異同。
 
17:李查理(電腦科學家):探討 李查理 在萊特幣 (萊特幣) 方面的工作及其對比特幣現金 (比特幣現金) 的影響,理解這些主要加密貨幣之間的相互作用及其共同目標。
 
18:分叉(區塊鏈):了解區塊鏈分叉的概念,這是比特幣現金發展的關鍵要素,以及它如何與其前身區分開來以增強可擴展性。
 
19:數位貨幣集團:了解數位貨幣集團在加密貨幣生態系統中的影響力、其投資以及它如何支持比特幣現金和其他項目的發展。
 
20:比特幣可擴展性問題:深入探討比特幣可擴展性這一持續存在的問題,以及比特幣現金如何致力於解決這個問題,從而使交易更快、更具成本效益。
 
21:雙子座(加密貨幣交易所):了解另一家大型加密貨幣交易所 雙子座 如何支援比特幣現金的採用,以及這對數位貨幣的未來意味著什麼。
 
本書不僅概述了比特幣現金的歷史,還將其置於快速發展的金融生態系統中。無論您是經驗豐富的專業人士、本科生或研究生,本書都能幫助您理解。
Disponible depuis: 16/06/2025.
Longueur d'impression: 255 pages.

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    1:電腦視覺:本章介紹電腦視覺領域,討論機器如何處理視覺資料以模仿人類視覺。
     
    2:機器視覺:專注於視覺系統的工業應用,例如品質控制和自動化。
     
    3:影像分析:探索解釋和操作影像的技術,從基本轉換到複雜的分割任務。
     
    4:光流:詳細介紹如何使用光流方法來追蹤影片和影像中的運動,這對於機器人和動畫至關重要。
     
    5:手勢辨識:涵蓋辨識人類手勢背後的技術,這是人機互動的關鍵要素。
     
    6:3D 掃描:討論擷取物體三維資料的方法,這是虛擬實境和建模的基礎。
     
    7:姿勢(電腦視覺):檢查用於確定 3D 空間中物件的位置和方向的演算法。
     
    8:立體相機:探索立體視覺技術,從 2D 影像創建 3D 深度圖,廣泛應用於機器人領域。
     
    9:關節式身體姿勢估計:研究估計身體姿勢的方法,這是監視和互動技術的關鍵領域。
     
    10:主動視覺:討論可以控制自身視點以提高視覺品質的系統,從而使機器人能夠做出更好的決策。
     
    11:活動識別:研究電腦視覺系統如何解釋人類活動,並將其應用於監視、醫療保健等。
     
    12:3D重建:專注於將2D影像轉換為3D模型,這對於虛擬環境和模擬至關重要。
     
    13:結構光 3D 掃描器:描述使用結構光進行 3D 掃描的技術,為詳細模型提供高精度。
     
    14:視覺里程計:解釋系統如何透過分析視覺輸入來追蹤自己的運動,這對於自動駕駛汽車至關重要。
     
    15:Timeofflight 相機:介紹了這項技術,用於機器人和擴增實境等應用的深度感測。
     
    16:手指追蹤:研究追蹤手指運動的技術,這是互動系統和人類機器人介面的關鍵。
     
    17:棋盤偵測:解釋電腦視覺如何偵測棋盤,以進行機器人技術中的相機校準和特徵提取。
     
    18:視覺計算:討論電腦視覺和計算相結合的跨學科領域,這對於人工智慧和機器人系統至關重要。
     
    19:智慧相機:深入研究可以處理影像並自主做出決策的先進相機的使用,為智慧系統鋪平道路。
     
    20:彈性製造系統:探討電腦視覺在增強自動化製造靈活性和效率方面的作用。
     
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    安卓科學 - 透過機器人設計推進類人智能

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    1:安卓 科學:探索定義當今 安卓 科學的基本原理和關鍵理論。
     
    2:安卓(機器人):了解旨在複製人類的人形機器人的技術面和進化歷程。
     
    3:人形機器人:深入研究具有類人特徵的機器人的獨特特徵和麵臨的挑戰。
     
    4:森正宏(機器人學家):了解森正宏的開創性工作及其對機器人研究的影響。
     
    5:恐怖谷:檢視人們對與人類相似但不夠完美、造成不適的機器人的心理反應。
     
    6:社交機器人:研究旨在進行社交互動的機器人,以縮小人類與機器之間的差距。
     
    7:大衛漢森(機器人設計師):了解 大衛漢森 在設計逼真的機器人和推動該領域發展方面的作用。
     
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    9:愛特羅伊德:深入了解以其逼真的外觀和表情而聞名的 愛特羅伊德 系列機器人。
     
    10:社會可供性:了解機器人如何設計鼓勵人類參與和合作的互動。
     
    11:人機互動:探索人類和機器人如何溝通和協作的動態。
     
    12:情感設計:了解如何設計機器人來理解和回應人類情感。
     
    13:露西·薩奇曼:了解 露西·薩奇曼 對理解人類機器人互動的社會動態的貢獻。
     
    14:不可思議:仔細研究機器人技術中「不可思議」的概念,以及它如何影響人類的感知。
     
    15:石黑浩:研究 石黑浩 的創新工作,他是創造模仿人類行為的機器人的領導者。
     
    16:媒體方程式:了解人類如何將機器人視為媒體和現實生活場景中的社會參與者。
     
    17:體現認知:深入研究身體和思想在機器人的設計和互動中如何協同工作。
     
    18:Telenoid R1:檢視 Telenoid R1 機器人及其在情緒和社交機器人研究中的作用。
     
    19:人工同理心:探討人工同理心的概念以及機器人如何發展感受和反應的能力。
     
    20:朱莉·卡彭特:了解朱莉·卡彭特對人類和機器人如何相互關係的研究。
     
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    雲機器人 - 利用網路智慧迎接下一代自主機器

    Fouad Sabry

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    1:雲端機器人:雲端機器人簡介,解釋雲端基礎設施如何支援機器人的處理和儲存能力。
     
    2:客戶端-伺服器模型:詳細了解促進機器人和雲端伺服器之間通訊的客戶端伺服器架構。
     
    3:神經形態運算:探索神經形態運算如何模仿大腦的神經網絡,從而推進機器人的學習和決策。
     
    4:同步定位與建圖:重點融合雲端運算,優化機器人即時建圖與定位。
     
    5:運算智慧:深入研究用於改善機器人在雲端環境中自主決策的運算智慧技術。
     
    6:神經資訊學:研究神經資訊學在連接雲端中的神經運算和機器人技術中的作用。
     
    7:機器人學習:討論機器人的機器學習策略,利用雲端資源增強學習和適應。
     
    8:格雷戈里·杜德克:強調 格雷戈里·杜德克 對機器人領域的貢獻以及他對基於雲端的機器人研究的影響。
     
    9:邊緣運算:探討邊緣運算如何與雲端機器人集成,以更接近源頭處理數據,提高效率。
     
    10:網路物理系統:對雲端機器人技術中使用的網路物理系統的分析,用於將實體機器人與基於雲端的數據和軟體連接起來。
     
    11:雲端運算:涵蓋雲端運算基礎知識,強調其在雲端機器人技術的發展與演變的重要性。
     
    12:深度學習:研究機器人技術中的深度學習技術,展示機器人如何使用基於雲端的深度學習模型來增強自主性。
     
    13:谷歌大腦:了解 谷歌大腦 如何為人工智慧和基於雲端的機器人技術做出貢獻,徹底改變機器人的機器學習模型。
     
    14:人工智慧加速器:探索人工智慧加速器如何為雲端機器人提供動力,透過先進的運算能力增強機器人的能力。
     
    15:阿米爾·侯賽因(認知科學家):回顧 阿米爾·侯賽因 在認知機器人方面的工作以及它如何為雲端機器人開發提供資訊。
     
    16:霧機器人:研究霧運算及其與雲端機器人的協同作用,以處理資料並增強邊緣機器人的性能。
     
    17:多工優化:討論多任務優化的方法,確保雲端機器人有效率地同時處理複雜的任務。
     
    18:奧德·比拉德:研究 奧德·比拉德 在機器人學習方面的開創性工作及其與雲端系統的整合以改善機器人行為。
     
    19:翁巨陽:強調翁巨陽對機器人技術的貢獻,特別是在認知建模和基於雲端的機器人智慧方面。
     
    20:快取(運算):深入了解快取運算以及快取技術如何優化雲端機器人以獲得更好的效能。
     
    21:點對點:最後探索了雲端機器人技術中的點對點網絡,實現了機器人之間的分散且高效的通訊。
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