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回饋 - 動態系統在自主機器人中的作用 - cover

回饋 - 動態系統在自主機器人中的作用

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

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

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Beschreibung

1:回饋:本章介紹回饋的基本概念及其在控制動態系統中的意義。
 
2:電子振盪器:了解振盪器如何產生對機器人和訊號處理至關重要的重複波形。
 
3:擴大機:探索擴大機如何增強微弱訊號,使其成為機器人電路和回授系統的組成部分。
 
4:多諧振盪器:本章介紹多諧振盪器及其在為機器人數位電路產生定時脈衝的用途。
 
5:運算放大器:深入了解運算放大器的工作原理及其在創建精確控制系統中的作用。
 
6:環路增益:了解環路增益對機器人應用中回饋系統的穩定性和反應的影響。
 
7:鎖相環:了解鎖相環如何同步訊號,這對於機器人的通訊和控制至關重要。
 
8:負回授放大器:探索負回授如何提高放大器性能並減少機器人應用中的失真。
 
9:張弛振盪器:本章介紹張弛振盪器,它為數位機器人系統提供定時訊號。
 
10:負回授:更深入研究負回授穩定和優化機器人電路的能力。
 
11:正回饋:了解正回饋如何增強系統效能,但同時也會帶來機器人技術的不穩定。
 
12:負電阻:了解負電阻及其可用於機器人電子產品的獨特屬性。
 
13:再生電路:探索再生電路以及它們如何放大機器人控制系統中的訊號。
 
14:施密特觸發器:了解施密特觸發器如何將機器人中的雜訊訊號轉換為乾淨、尖銳的轉換。
 
15:科爾皮茲振盪器:本章介紹科爾皮茲振盪器及其在為機器人產生穩定頻率的應用。
 
16:rc 振盪器:了解 rc 振盪器及其在機器人系統定時和頻率產生的應用。
 
17:文氏橋振盪器:了解文氏橋振盪器在精確頻率產生中的作用,這對機器人技術至關重要。
 
18:環形振盪器:本章介紹環形振盪器及其在為機器人系統提供時鐘訊號方面的作用。
 
19:寄生振盪:了解寄生振盪如何影響電子系統以及如何減輕對機器人的影響。
 
20:觸發器(電子學):了解觸發器及其在儲存二進位資料中的用途,這是機器人控制系統的基礎。
 
21:比較器應用:探索比較器在決策電路中的使用,這對於機器人的感覺處理至關重要。
Verfügbar seit: 17.12.2024.
Drucklänge: 328 Seiten.

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    探索問題 - 應對機器人自主與決策的挑戰

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    在「探索問題」中,福阿德·薩布里 深入研究了機器人科學的複雜世界,將理論與實際應用聯繫起來。本書對於專業人士、本科生和研究生、愛好者和業餘愛好者來說是寶貴的資源,提供了解決機器人技術中複雜探索挑戰的見解。透過引人入勝的敘述和豐富的內容,讀者將發現顯著增強他們對機器人技術理解的方法和理論,使獲得的知識遠比書籍的成本更有價值。
     
    章節簡要概述:
     
    1:探索問題:介紹機器人學中探索的基本概念,為後續討論奠定基礎。
     
    2:最大流最小割定理:解釋了機器人系統中高效率資源分配所必需的最佳化策略。
     
    3:貝葉斯網路:討論幫助機器人在不確定性下做出決策的機率模型。
     
    4:非線性降維:涵蓋簡化複雜數據、增強機器人感知能力的技術。
     
    5:影像分割:檢查將影像分解為有意義的片段以改進分析的方法。
     
    6:機器人測繪:專注於創建準確的環境地圖,這對於自主導航至關重要。
     
    7:同步定位和地圖繪製:重點介紹機器人在追蹤其位置的同時繪製環境地圖的策略。
     
    8:壓縮演算法:引入了在動態設定中有效估計物件位置的技術。
     
    9:凸優化:討論最佳化機器人效能和運作效率的數學方法。
     
    10:賽巴斯蒂安·特龍:分析這位先驅在機器人探索和人工智慧方面的貢獻。
     
    11:蒙特卡羅定位:解釋提高機器人導航精度的機率技術。
     
    12:交叉熵方法:詳細介紹增強機器人決策過程的最佳化策略。
     
    13:沃爾弗拉姆·布加德:探索這位機器人領域影響力人物帶來的創新。
     
    14:弗蘭克·德拉爾特:討論這位傑出研究人員在機率機器人學方面的進步。
     
    15:佔用網格映射:介紹了機器人系統中環境表示的實用方法。
     
    16:賽夫滿貫:專注於使用因子圖同時定位和建圖的穩健方法。
     
    17:子模集函數:涵蓋促進機器人高效率決策的數學函數。
     
    18:穩定性(學習理論):討論對於確保可靠的機器人學習至關重要的理論基礎。
     
    19:基於 cdf 的非參數置信區間:引入了用於評​​估機器人應用中的不確定性的統計方法。
     
    20:量子最佳化演算法:探索解決複雜最佳化問題的尖端量子方法。
     
    21:機率數值:研究機率在數值方法中的作用,以增強機器人計算。
     
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  • 智能合約 - 釋放區塊鏈自動化和無信任交易的潛力 - cover

    智能合約 - 釋放區塊鏈自動化和無信任交易的潛力

    Fouad Sabry

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    在數位化格局快速演進的時代,智慧合約和去中心化科技的概念比以往任何時候都更重要。 「彩色幣」系列叢書「智能合約」深入探討了區塊鏈技術、加密貨幣及其實際應用的交會點。本書對於希望在快速變化的去中心化金融、密碼學和區塊鏈領域保持領先地位的專業人士、學生和愛好者來說,都是必讀之作。
     
    章節概要:
     
    1:智能合約:探索智能合約的基本概念及其如何賦能去中心化應用。
     
    2:去中心化應用:了解去中心化應用程式 (去中心化應用) 在現代區塊鏈生態系統中的作用。
     
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    4:交易對手(平台):深入了解 交易對手,一個支援智慧合約和自訂資產的創新平台。
     
    5:約瑟夫·魯賓(企業家):了解 約瑟夫·魯賓 對區塊鏈產業的影響及其在以太坊發展中所扮演的角色。
     
    6:加密貨幣錢包:深入了解加密貨幣錢包在管理數位資產中的重要性和功能。
     
    7:智慧債券(金融):了解智慧債券及其與去中心化金融和區塊鏈技術的融合。
     
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    9:區塊鏈:全面了解區塊鏈技術、其結構及其在加密貨幣之外的潛力。
     
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    12:分散式帳本技術法:探討分散式帳本技術的法律問題及其影響。
     
    13:去中心化自治組織:探索 去中心化的自律組織 在現代區塊鏈生態系統中的結構和重要性。
     
    14:加文·伍德:探索 加文·伍德 對以太坊及更廣泛的區塊鏈產業的貢獻。
     
    15:Chainlink(區塊鏈預言機):了解 Chainlink 在連接區塊鏈與現實世界數據方面的關鍵作用。
     
    16:加密經濟學:深入探討新興的加密經濟學領域及其對數位經濟的塑造。
     
    17:Solidity:深入了解 Solidity,這是支援以太坊智慧合約的程式語言。
     
    18:超級帳本:了解 超級帳本,這是一個專注於企業區塊鏈的協作開源專案。
     
    19:加密貨幣:探索更廣闊的加密貨幣世界、其機制及其經濟影響。
     
    20:這 去中心化的自律組織:分析 這 去中心化的自律組織 的興衰及其在去中心化治理的經驗教訓。
     
    21:以太坊:最後深入研究以太坊,包括其歷史、發展以及在區塊鏈領域的未來前景。
     
    本書以清晰簡潔的講解,幫助您理解區塊鏈、智能合約以及正在重塑數位世界的技術的複雜性。無論您是學生、專業人士,還是僅僅對這場數位革命感興趣的人,《智能合約》都能為您提供全面指南,讓您了解這些變革性技術。
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  • 機器人學習 - 透過自適應演算法增強智慧行為 - cover

    機器人學習 - 透過自適應演算法增強智慧行為

    Fouad Sabry

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    1:機器人學習:本章介紹了機器人學習的概念,解釋了機器人如何自主地從環境中獲取知識,以提高其性能和決策能力。
     
    2:多莫(機器人):多莫 機器人作為機器人學習進化的案例研究進行探索,深入了解其學習方法及其透過感官回饋進行適應的能力。
     
    3:發育機器人學:本章涵蓋了發育機器人學的基礎知識,重點在於機器人如何隨著時間的推移逐步學習,類似於人類的認知發展。
     
    4:立方體:深入研究酷比機器人,強調其在研究認知發展和人類機器人互動方面的作用,展現其先進的學習能力。
     
    5:演示編程:討論如何透過操作員的演示對機器人進行編程,本章重點介紹了教授機器人複雜任務的簡單性和效率。
     
    6:神經機器人學:神經機器人學將神經科學與機器人技術融為一體,本章研究如何透過理解大腦的過程來影響機器人的學習,以及如何在機器中複製這些過程。
     
    7:丹尼爾·羅斯:本章將重點放在機器人領域的領先研究員 丹尼爾·羅斯 的工作,探討她對機器人學習和自主系統的貢獻。
     
    8:情境方法(人工智慧):看看人工智慧中的情境方法,機器人透過直接與環境互動來學習,強調現實世界環境在機器人學習中的重要性。
     
    9:谷歌 大腦:本章探討了深度學習和機器人技術的交叉點,特別是 谷歌 大腦 研究透過先進演算法和神經網路增強機器人學習的影響。
     
    10:小詹姆斯·j·庫夫納.:分析 詹姆斯·j·庫夫納 在機器人領域的開創性工作以及他對運動規劃和機器人學習技術(使機器人能夠執行複雜任務)的貢獻。
     
    11:雲端機器人:雲端機器人利用雲端運算處理和儲存大量數據,正在重塑機器人的學習方式。本章概述了這項創新如何影響機器人學習及其可擴展性。
     
    12:吉恩·克里斯托夫·貝利:本章聚焦在 吉恩·克里斯托夫·貝利 的工作,從系統角度深入探討他對機器人學習的探索,特別是在移動機器人和感測處理方面。
     
    13:史蒂芬·e·萊文森:本章探討了 史蒂芬·e·萊文森 對機器人學習的貢獻,特別是他在將機器人技術與自然語言處理和認知科學結合方面的工作。
     
    14:阿舒托什·薩克塞納:本章討論了 阿舒托什·薩克塞納 在創建能夠從人類行為中學習的機器人方面所做的工作,重點介紹瞭如何訓練機器人來理解和複製人類行為。
     
    15:奧德·比拉德:這裡介紹了 奧德·比拉德 在人類機器人互動方面的研究,重點是開發可以從社交線索和人類協作中學習的機器人。
     
    16:朱若儀:本章探討了 朱若儀 在機器人學習方面的工作,特別是在機械手臂運動和透過回饋進行即時學習的背景下。
     
    17:翁巨陽:本章介紹了翁巨陽在機器人技術中的具身認知方法,強調了機器人如何從物理世界中的自身經驗中學習。
     
    18:曾安迪:探討了曾安迪對機器人深度強化學習的貢獻,並著重於機器人如何自主適應和學習複雜的行為。
     
    19:安卓(機器人):以其類人外觀和學習能力而聞名的 安卓 機器人進行了檢查,為如何設計機器人來緊密複製人類智慧提供了見解。
     
    20:人形機器人:本章討論人形機器人、其設計和學習演算法,重點討論它們在提高人機互動和學習能力方面的作用。
     
    21:齒輪(專案):這裡分析了 齒輪 項目,這是機器人研究的一個重要里程碑,強調了它如何推進機器人學習及其對認知科學的影響。
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