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觸覺感測器 - 推進機器人觸摸系統的類人感知 - cover

觸覺感測器 - 推進機器人觸摸系統的類人感知

Fouad Sabry

Traductor Jin Tsui

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

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Sinopsis

探索觸覺感測器的變革世界,這是連接人類觸摸和人工感知的機器人科學的一個重要方面。 《觸覺感測器》為專業人士、學生和機器人愛好者帶來了獨特的旅程,提供了對尖端觸覺技術和機器人感知的理論和實踐見解的結合。本書是探索觸覺感測器的寶貴資源,為讀者提供了適用於各行業的知識。
 
章節簡要概述:
 
1:觸覺感測器:觸覺感測器及其在機器人應用中的作用簡介。
 
2:感測器:詳細了解與觸摸感知相關的感測器技術。
 
3:觸覺技術:揭示觸覺回饋和互動背後的技術。
 
4:應變計:探索應變計及其與觸覺系統的整合。
 
5:機械感受器:深入了解生物機械感受器及其工程相似性。
 
6:觸控螢幕:深入研究觸控螢幕技術及其對觸覺感測器的依賴。
 
7:同時定位和繪圖:使用觸覺資料進行精確繪圖的技術。
 
8:帕西尼小體:了解激發觸覺感測器設計的感覺結構。
 
9:感官替代:觸覺感測器如何在機器人技術中實現替​​代感知。
 
10:接近感測器:接近感測器在增強觸覺感測系統中的作用。
 
11:超音波換能器:利用超音波換能器實現精確的觸覺回饋。
 
12:機器感知:觸覺感測器如何告知機器人中的機器感知。
 
13:觸覺辨別:增強機器人觸覺靈敏度的技術。
 
14:觸覺感知:在機器人中連結物理觸摸和數位感知。
 
15:電容感應:用於偵測觸摸和壓力的電容方法。
 
16:機器人技術:觸覺感測器在機器人應用中的作用的全面視圖。
 
17:體感系統:借鏡生物學原理來改善機器的觸覺感知。
 
18:情緒觸覺:觸覺技術中觸摸的情緒和社交面向。
 
19:機器人感測:機器人感知中觸覺感測器的核心原理。
 
20:軟機器人技術:軟機器人技術及其對觸覺感測系統的依賴。
 
21:人工側線:模擬自然側線以實現機器人觸覺感知。
 
這本書不僅是一本學術資源,更是對了解機器人技術未來的投資。專業人士、學生和業餘愛好者都會在這部作品中發現必要的深度、實用性和靈感,以在當今不斷發展的世界中提高他們對觸覺感知的掌握。
Disponible desde: 28/01/2025.
Longitud de impresión: 240 páginas.

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    腦機接口 - 這些小工具現在可以用你的意念控制機器

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    什麼是腦機接口
     
    腦機接口(BCI),也常被稱為腦機接口(BMI),是一種直接通訊大腦電活動與外部設備(最常見的是計算機或機械肢)之間的聯繫。 BCI 通常用於探索、映射、幫助、增強或治愈人類認知或感覺運動能力的目的。根據電極與腦組織的距離,腦機接口可以通過多種方式實施,從非侵入性到稍微侵入性再到侵入性。
     
    您將如何受益
     
    (I) 對以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:大腦?計算機接口
     
    第 2 章:神經技術
     
    第 3 章:BrainGate
     
    第 4 章:Miguel Nicolelis
     
    第 5 章:大腦植入物
     
    第 6 章:神經假體
     
    第 7 章: 遙控動物
     
    第八章:神經工程
     
    第九章:神經振盪
     
    第十章:單機記錄
     
    11:皮層電圖
     
    第12章:Mu波
     
    第13章:微電極陣列
     
    第14章:腦電圖
     
    第15章:神經營養電極
     
    第16章:想像的言語
     
    第17章:附錄
     
    第18章:支架-電極記錄陣列
     
    第19章:皮質植入物
     
    第 20 章:認知和 Neuroergo nomics (CaN) Collaborative Technology Alliance
     
    第21章:Neural dust
     
    (II) 腦機接口公眾熱門問題解答
     
    (III) 真實腦機接口在多個領域的應用世界範例。
     
    (四)17個附錄,簡要說明各行業266項新興技術,360度全面了解腦機接口技術。
     
    本書的讀者
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者,以及那些想要超越基礎知識或信息以了解任何內容的人一種腦機接口。
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  • 潛聲識別 - 當人類還在思考信息之前,它會分析到達語音和弦的神經信號,然後再大聲說出信息的技術 - cover

    潛聲識別 -...

    Fouad Sabry

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    什麼是潛聲識別
     
    進行潛聲化並將發現的發現轉換為可能是聽覺或基於文本的數字輸出的行為稱為潛聲識別,或簡稱 SVR。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    章節1:潛聲識別
     
    第 2 章:交流障礙詞彙表
     
    第 3 章:人工耳蝸
     
    第 4 章:腦機接口
     
    第 5 章:潛聲化
     
    第 6 章:腦植入物
     
    第 7 章:神經修復術
     
    第 8 章:格雷姆·克拉克(醫生)
     
    第 9 章:格林伍德功能
     
    第 10 章:聽覺腦幹反應
     
    第 11 章:聽覺腦幹植入物
     
    第 12 章:無聲語音界面
     
    第 13 章:神經刺激
     
    第 14 章:神經營養電極
     
    第 15 章:想像的言語
     
    第 16 章:Frank H. Guenther
     
    第 17 章:英格堡專案hmair
     
    第 18 章:仿生學研究所
     
    第 19 章:Claude-Henri Chouard
     
    第 20 章:Monita Chatterjee
     
    第 21 章:神經塵埃
     
    (II)回答公眾關於潛聲識別的熱門問題。
     
    (III)現實世界中潛聲識別在多個領域的應用示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 種新興技術,以 360 度全面了解潛聲識別技術。
     
    本書適合人群
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者,以及那些想要超越基礎知識或信息以獲得任何類型的默許認可的人。
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  • 語音處理 - 人機通訊與互動的進展 - cover

    語音處理 - 人機通訊與互動的進展

    Fouad Sabry

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    《語音處理》全面探索了為現代機器人技術提供動力的尖端方法和技術,重點關注語音識別和神經網路如何改變這一領域。無論您是專業人士、學生還是愛好者,本書都是深入了解人工智慧、機器學習和機器人技術之間複雜相互作用的寶貴資源。了解這些技術如何塑造從語音控制機器人到先進神經系統的一切。
     
    章節簡要概述:
     
    1:語音處理:介紹語音處理的基本概念,為更深入了解語音在機器人技術中的作用奠定基礎。
     
    2:神經網路(機器學習):探索機器學習的核心以及神經網路如何應用於機器人系統進行決策和語音理解。
     
    3:語音辨識:討論語音辨識技術及其在使機器人能夠解釋和回應人類語音方面的重要性。
     
    4:線性預測編碼:深入了解預測建模技術及其在提高機器人語音處理準確性方面的應用。
     
    5:向量量化:重點在於向量量化方法及其如何優化語音資料壓縮,確保機器人系統更快、更有效率的處理。
     
    6:隱馬可夫模型:解釋如何使用隱馬可夫模型來處理順序數據,這對於語音辨識和機器人運動等任務至關重要。
     
    7:無監督學習:描述無監督學習技術,允許機器人從非結構化資料中學習,而不需要標記輸入。
     
    8:即時訓練的神經網路:檢視即時訓練的神經網路的創新概念,使語音辨識系統更具適應性和反應能力。
     
    9:玻爾茲曼機:介紹玻爾茲曼機及其在機率學習中的應用,增強機器人的認知能力。
     
    10:循環神經網路:探索使用循環神經網路來處理時間數據,這對於處理連續語音輸入和改善機器人與人類的互動至關重要。
     
    11:通道狀態資訊:概述通道狀態資訊如何影響機器人系統中的語音傳輸和識別,確保清晰的通訊。
     
    12:長短期記憶:討論長短期記憶網絡,這是訓練機器人隨著時間的推移保留和處理複雜語音資料的突破。
     
    13:激活函數:分析激活函數在神經網路中的作用以及它們如何幫助機器人有效處理語音數據。
     
    14:活動辨識:涵蓋活動辨識方法如何讓機器人解釋人類行為,這對於增強互動和自主性至關重要。
     
    15:時間非齊次隱藏伯努利模型:解釋時間非齊次伯努利模型及其在語音處理等順序學習任務中的相關性。
     
    16:熵估計:詳細介紹如何將熵估計技術應用於機器人的語音處理,以確保系統做出更明智的決策。
     
    17:人工神經網路的類型:概述不同類型的神經網路及其在機器人和語音處理中的具體應用。
     
    18:深度學習:討論深度學習方法及其對推進語音處理的影響,使機器人系統更聰明、反應更靈敏。
     
    19:松山康夫:表彰松山康夫(松山康夫)的貢獻,他是語音處理和機器人技術領域的先驅,他的工作不斷激發創新。
     
    20:卷積神經網路:介紹卷積神經網路及其在語音辨識和機器人視覺系統中的關鍵角色。
     
    21:感知器:解釋感知器、基礎神經網路模型及其在語音辨識系統中的持續相關性。
     
    語音處理的進步是當今機器人技術中許多最令人興奮的創新的核心。無論您是想增強理解還是將這些概念應用到現實世界的系統中,「語音處理」都提供了對該領域的易於理解且全面的處理。不要錯過探索這些技術如何徹底改變我們與機器人互動方式的機會。
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