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電子鼻 - 創新裝置為人類提供強大的嗅覺 - cover

電子鼻 - 創新裝置為人類提供強大的嗅覺

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

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

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Beschreibung

什麼是電子鼻
 
電子鼻是一種專門為檢測氣味或味道而設計的電子傳感技術。電子傳感是通過使用傳感器陣列和模式識別算法複製人類感官的能力。此技能稱為“電子傳感”
 
您將如何受益
 
(I) 對以下主題的見解和驗證:
 
第一章:電子鼻
 
第二章:生物傳感器
 
第三章:納米傳感器
 
第四章:芳香化合物
 
第5章:土臭素
 
第6章:氣味檢測閾值
 
第7章:機器嗅覺
 
第8章:犬癌檢測
 
第9章:嗅覺疲勞
 
第10章:氣體檢測
 
第11章:氣味
 
第12章:嗅覺
 
第13章: 嗅覺計
 
第14章:體味與性吸引力
 
第15章:呼吸氣體分析
 
第16章:嗅(行為)
 
Chapter 17: Insect olfaction
 
Chapter 18: Volatilome
 
Chapter 19: Coronavirus breathalyzer
 
Chapter 20: 化學傳感器陣列
 
Chapter 21: Gas chromatography-olfactometry
 
(II) 回答公眾關於電子鼻的熱門問題。
 
(III) 真實世界的例子
 
(四)17個附錄,簡要講解各行業266項新興技術,360度全面了解電子鼻技術。
 
本書適合的人群
 
專業人士、本科生和研究生、愛好者、愛好者,以及那些想要超越任何類型電子鼻的基礎知識或信息的人.
Verfügbar seit: 29.11.2022.
Drucklänge: 291 Seiten.

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    貝葉斯網絡 - 機器人系統中的不確定性建模

    Fouad Sabry

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    1:貝葉斯網路:深入研究貝葉斯網路的基本概念及其應用。
     
    2:統計模型:探索對資料解釋至關重要的統計模型架構。
     
    3:似然函數:了解似然函數在機率推論中的意義。
     
    4:貝葉斯推理:了解貝葉斯推理如何利用數據增強決策過程。
     
    5:模式識別:研究在複雜資料集中識別模式的方法。
     
    6:充分的統計數據:了解充分的統計數據如何在保留資訊的同時簡化數據分析。
     
    7:高斯過程:檢查高斯過程及其在建模不確定性中的作用。
     
    8:後驗機率:深入了解計算後驗機率以進行明智的預測。
     
    9:圖形模型:了解圖形模型在表示關係方面的結構與效用。
     
    10:先驗機率:研究先驗機率在貝葉斯推論中的重要性。
     
    11:吉布斯抽樣:學習吉布斯抽樣技術以實現高效率的統計抽樣。
     
    12:最大後驗估計:發現 地圖 估計為最佳化貝葉斯模型的方法。
     
    13:條件隨機場:探索條件隨機場在結構化預測中的使用。
     
    14:狄利克雷多項分佈:了解分類資料分析中的狄利克雷多項分佈。
     
    15:蛋白質結構的圖形模型:研究圖形模型在生物資訊學的應用。
     
    16:指數族隨機圖模型:深入研究指數族隨機圖以進行網路分析。
     
    17:伯恩斯坦-馮·米塞斯定理:了解伯恩斯坦-馮·米塞斯定理在統計學中的意義。
     
    18:貝葉斯分層建模:探索用於分析複雜資料結構的分層模型。
     
    19:圖形:理解圖形的概念及其在依賴關係中的意義。
     
    20:依賴網路(圖形模型):研究圖形模型框架中的依賴網路。
     
    21:機率數值:檢查機率數值以增強計算方法。
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