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機器人末端執行器 - 設計用於精確操作的高效工具 - cover

機器人末端執行器 - 設計用於精確操作的高效工具

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

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

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Beschreibung

透過「機器人科學」系列中的這本富有洞察力的指南,探索「機器人末端執行器」的複雜世界,深入探討機器人末端執行器的機制、創新和應用。對於渴望加深對使機器人能夠精確且多功能地與世界互動的工具的理解的專業人士、學生和機器人愛好者來說,本書是必不可少的。
 
章節簡要概述:
 
1:機器人末端執行器:揭示機器人末端執行器在自動化中的作用與意義。
 
2:伯努利原理:檢視伯努利對夾具設計和流體動力學的影響。
 
3:范德華力:分析機器人中精細物體操縱的分子力。
 
4:拇指:探索人類拇指力學如何激發機器人抓握設計。
 
5:鉗子:研究鉗子功能如何影響機器人夾具的設計。
 
6:鑷子:了解機器人精細運動任務中受鑷子啟發的設計。
 
7:鑷子:深入研究鑷子在機器人系統中的精確適應。
 
8:手把:檢視手把設計及其對人體工學機器人控制的影響。
 
9:楔形:將楔形機構應用於機器人末端執行器以實現安全抓握。
 
10:鉸接式機器人:討論可實現多功能機器人運動的鉸接式設計。
 
11:電黏附:探索用於非侵入性物體處理的電黏附技術。
 
12:機械手臂:了解末端執行器應用中的機械手臂設計。
 
13:農業機器人:應用末端執行器在農業中實現高效能農作物處理。
 
14:精細運動技能:透過機器人技術中的精細運動技能適應來提高精準度。
 
15:伯努利抓握:將伯努利原理應用於機器人抓手以達到穩定的抓握。
 
16:蜘蛛機器人:探索蜘蛛啟發的機器人末端執行器的移動性和抓地力。
 
17:肌腱固定握持:分析義肢和機器人中的生物力學肌腱固定握持。
 
18:接觸區域:檢查末端執行器接觸區域以獲得最佳任務效能。
 
19:死亡機器人:使用 死亡機器人 概念進行獨特的夾具適應。
 
20:力控制:透過機器人互動中的力控制確保精度。
 
21:納維-斯托克斯方程式:研究流體動力學在末端執行器控制中的作用。
 
全面了解機器人末端執行器及其對機器人和自動化不斷發展的影響。對於任何準備投資掌握下一代機器人技術的人來說,該資源都是非常寶貴的。
Verfügbar seit: 28.01.2025.
Drucklänge: 270 Seiten.

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    认知行为疗法:如何克服焦虑、担忧、恐惧和抑郁

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    描述  
      
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    在我们的生活中,我们不断遇到各种情况,最终引发情绪反应。这样的反应可能会让你感到害怕和困惑。对病情的正确评估对于了解如何处理它们很重要。为了过上充实的生活,您需要选择正确的措施,以帮助打破恐惧、焦虑、压力和抑郁的锁链。还有各种其他因素可能会束缚你并阻止你在生活中取得成功。在这种情况下,cbt 或认知行为疗法可能会成为救世主。还有各种其他疗法或治疗方案可供选择。但在 cbt 的帮助下,您可以学会自己照顾自己。简单来说,你可以成为自己的治疗师。如果您想了解更多关于 cbt 的信息,您可以寻求认知行为疗法:如何克服焦虑、担忧、恐惧和抑郁的帮助。 
      
    本书的目的是为您提供各种技巧和建议,帮助您过上没有精神障碍的生活。在这本书中,我们将讨论心理健康问题的主要原因,并教您以正确的方式解决这些问题。cbt 是一种疗法,通常被认为是处理担忧、焦虑、压力和其他问题的最佳治疗选择。借助本书,您可以掌握有用的治疗方法,从长远来看,这些方法将使您受益。你与他人交往时感到尴尬吗?你一直在想你的烦恼吗?你感到不安全吗?如果您的答案是肯定的,那么您患有焦虑症的可能性很高。如果我告诉你,你可以阻止自己过上悲惨的生活呢?如果你能停止所有不断将你推向坏境地的负面情绪反应会怎样?所有这些都可以在 cbt 的帮助下实现。 
      
    以下是您可以在本书中找到的所有主要元素的总结格式 – 
      
    ●     抑郁症及其原因 
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    安全工程 - 確保機器人在動態環境中可靠運行

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    在快速發展的機器人和自動化世界中,確保系統和流程的安全至關重要。 「安全工程」是探索用於防範工程系統中潛在故障、事故和風險的基本原理和方法的重要資源。本書提供了有關如何設計、評估和增強複雜系統安全性的深入知識,對於專業人士、學生和愛好者來說都是無價的。
     
    章節簡要概述:
     
    1:安全工程:介紹安全工程概念及其在設計安全系統中的作用。
     
    2:故障樹分析:透過繪製潛在原因來識別和分析系統故障的方法。
     
    3:安全關鍵系統:故障可能對人員或財產造成重大傷害的系統概述。
     
    4:故障模式與影響分析:評估系統內潛在故障及其影響的技術。
     
    5:故障率:探索故障率及其計算以評估系統可靠性。
     
    6:可靠性工程:旨在確保系統長期運作可靠性的概念和實務。
     
    7:冗餘(工程):討論如何使用冗餘來提高關鍵系統的可靠性。
     
    8:安全完整性等級:了解減輕工程應用風險所需的安全等級。
     
    9:危害分析:識別潛在危害並評估與之相關的風險的方法。
     
    10:arp4761:航空航天系統安全評估指南簡介,確保安全運作。
     
    11:故障模式、影響和嚴重性分析:進一步分析故障模式,重點在於嚴重性和後果。
     
    12:國際電工委員會 61508:電氣、電子和可程式系統功能安全國際標準探索。
     
    13:軟體安全:討論安全軟體設計及其整合到安全關鍵系統中的重要性。
     
    14:基於風險的檢查:基於風險評估來檢查系統以防止故障的方法。
     
    15:事故分析:分析事故和預防未來發生的工具和技術。
     
    16:製程安全:全面檢視如何預防化工廠等製程工業的事故。
     
    17:事件樹:透過順序事件分析系統故障的可能結果的方法。
     
    18:功能安全:確保系統正確執行其安全功能的原則和標準。
     
    19:國際標準化組織 26262:重點關注道路車輛的汽車安全和功能安全標準。
     
    20:事件樹分析:進一步討論事件樹分析及其在風險管理的應用。
     
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    本書提供了豐富的知識,將幫助讀者理解工程系統安全的複雜性,特別是在機器人領域。無論您是希望增強安全實踐的專業人士,還是熱衷於加深對該領域理解的學生,「安全工程」都提供了在不斷變化的機器人安全領域取得成功所需的工具和見解。
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  • 擴展卡爾曼濾波器 - 機器人系統動態估計的先進技術 - cover

    擴展卡爾曼濾波器 - 機器人系統動態估計的先進技術

    Fouad Sabry

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    1:擴展卡爾曼濾波器:介紹非線性估計的核心工具擴展卡爾曼濾波器(ekf)。
     
    2:支架 表示法:解釋數學基礎,重點在於類量子系統的結構。
     
    3:曲率:討論曲率的概念及其對非線性濾波器性能的影響。
     
    4:最大似然估計:詳細說明用於估計具有最高似然的參數的統計方法。
     
    5:卡爾曼濾波器:提供對卡爾曼濾波器的深入探索,卡爾曼濾波器是許多狀態估計技術的基礎。
     
    6:協方差矩陣:描述協方差矩陣及其在量化濾波不確定性中的作用。
     
    7:不確定性的傳播:探討不確定性如何隨時間傳播並影響濾波精度。
     
    8:萊文伯格-馬夸特 演算法:介紹該演算法,該演算法優化非線性最小二乘問題。
     
    9:信賴區域:解釋量化參數估計精度的統計區域。
     
    10:非線性迴歸:重點在於使用最佳化技術將非線性模型擬合到資料的方法。
     
    11:估計理論:提供估計背後的理論,對於理解濾波器設計和分析至關重要。
     
    12:廣義最小平方法:討論存在異方差的情況下解決迴歸問題的廣義方法。
     
    13:馮·米塞斯·費雪 分佈:引入了這種對於高維度方向資料有用的機率分佈。
     
    14:整合卡爾曼濾波器:探索適用於大規模非線性系統的卡爾曼濾波器的變體。
     
    15:過濾問題(隨機過程):詳細說明如何將過濾應用於動態系統中的隨機過程。
     
    16:gps/ins:描述gps和慣性導航系統的集成,以實現精確導航和估計。
     
    17:線性最小平方法:涵蓋解決線性迴歸問題的最小平方法。
     
    18:對稱性保持濾波器:引入旨在保持系統對稱性的濾波器,這在機器人技術中很重要。
     
    19:不變擴展卡爾曼濾波器:解釋了保持非線性系統不變性的 ekf 變體。
     
    20:無跡變換:討論無跡變換,這是一種改進非線性模型狀態估計的技術。
     
    21:samv(演算法):引入samv演算法,用於不確定環境下的穩健估計。
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  • 資料探勘 - 透過演算法智能和機器學習解鎖洞察力 - cover

    資料探勘 - 透過演算法智能和機器學習解鎖洞察力

    Fouad Sabry

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    1:資料探勘:本章介紹資料探勘的基礎知識,重點在於如何應用演算法和工具來分析機器人技術中的大型資料集。
     
    2:機器學習:探索資料探勘和機器學習的交叉點,展示如何訓練模型來識別機器人系統中的模式並進行預測。
     
    3:文本探勘:深入研究文本探勘,展示機器人系統如何從非結構化文字資料中提取有用資訊。
     
    4:關聯規則學習:引入關聯規則挖掘技術來發現資料中隱藏的關係,這對於改善機器人的決策至關重要。
     
    5:非結構化資料:討論在機器人技術背景下處理非結構化資料(例如影像或音訊)的挑戰和方法。
     
    6:概念漂移:本章解釋了機器學習模型如何隨著新資料引入變化而適應,從而影響機器人效能。
     
    7:Weka(軟體):涵蓋了 Weka(一種流行的資料探勘開源軟體)的使用,以在機器人應用程式中實現各種挖掘演算法。
     
    8:分析(資訊科學):重點在於用於理解系統行為和預測未來行為的分析技術,從而增強機器人決策。
     
    9:詐欺偵測的資料分析:探討資料探勘如何幫助機器人辨識金融或安全等各領域的詐欺和異常情況。
     
    10:ELKI:深入探討 ELKI 框架,對於高階資料探勘技術非常有用,並應用於機器人系統。
     
    11:教育資料探勘:研究教育資料探勘如何改善機器人輔助學習環境和個人化教育。
     
    12:知識提取:檢視從大型資料集中提取有價值的見解的過程,引導機器人做出更好的決策。
     
    13:數據科學:將數據科學作為機器人技術的一個組成部分引入,為建立更智慧、更強大的機器人奠定基礎。
     
    14:海量線上分析:討論即時處理海量資料集的技術,確保機器人能夠即時適應新資訊。
     
    15:資料探勘範例:本章介紹了機器人技術中資料探勘應用的真實範例,展示了其實用性。
     
    16:人工智慧:探討人工智慧如何與資料探勘技術結合,賦予機器人先進的決策能力。
     
    17:監督學習:重點在於監督學習模型以及如何使用它們透過標記資料訓練機器人執行特定任務。
     
    18:神經網路(機器學習):介紹神經網路以及它們如何模仿人腦功能,這對於先進的機器人和自主系統至關重要。
     
    19:模式識別:討論允許機器人從原始資料中識別物件、手勢或語音的模式識別技術。
     
    20:無監督學習:涵蓋無監督學習技術,使機器人能夠在沒有預先定義標籤的情況下從資料中學習,從而實現更大的自主性。
     
    21:訓練、驗證和測試資料集:解釋資料集在評估和完善機器學習模型、提高機器人準確性和可靠性方面的關鍵作用。
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