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樓宇自動化 - 用於高效基礎設施管理的智慧系統 - cover

樓宇自動化 - 用於高效基礎設施管理的智慧系統

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

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

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Beschreibung

「建築自動化」探討了機器人技術和現代自動化系統的交叉點,全面介紹了推動智慧建築發展的技術。本書是機器人、自動化和控制系統整合感興趣的專業人士、學生和愛好者的重要指南。無論您是想加深知識還是開始該領域的職業生涯,本書都提供了有關正在徹底改變我們生活和工作方式的尖端自動化系統的寶貴見解。
 
章節簡要概述:
 
1:樓宇自動化:本章介紹樓宇自動化的基本概念,強調機器人和控制系統如何在創造高效率、智慧環境中發揮關鍵作用。
 
2:家庭自動化:深入研究機器人在住宅空間中的集成,專注於提高舒適度、安全性和能源效率的自動化系統。
 
3:紫蜂:探索 紫蜂 協議,這是一種用於連接建築物中設備的核心無線技術,強調其在能源管理和無縫通訊中的作用。
 
4:暖通空調控制系統:了解暖氣、通風和空調系統的自動化,展示機器人如何在優化能源使用的同時提高環境舒適度。
 
5:倫敦工廠:了解 倫敦工廠 協議,該協議連接各種建築系統,促進自動化環境中的通訊和控制。
 
6:bac網:了解廣泛應用於樓宇自動化的bac網協議,以及它如何支援不同系統的整合以實現更有效率的設施管理。
 
7:火災警報控制面板:深入研究消防安全自動化,研究如何將機器人技術整合到火災警報系統中,以提高反應時間和整體安全性。
 
8:遠洋:本章介紹 遠洋 無線標準,強調能量收集及其在建築自動化中的應用,特別是永續設計。
 
9:運動偵測器:了解由機器人技術驅動的運動偵測系統如何透過根據佔用情況控制照明和 暖通空調 來增強建築安全和能源管理。
 
10:工業乙太網路:檢查 工業乙太網路 協議,重點關注其在確保複雜樓宇自動化系統中可靠通訊和控制方面的作用。
 
11:照明控制系統:探索由機器人技術驅動的先進照明控制系統,以減少大型建築的能源消耗並提高照明效率。
 
12:直接數位控制:了解直接數位控制 (ddc) 系統,該系統使用基於電腦的控制器來優化建築功能,提供更智慧的建築管理方法。
 
13:cb總線(協議):深入研究 cb總線 協議,探索其在控制各種自動化系統方面的靈活性,特別是在智慧家庭和辦公室的背景下。
 
14:奧比克斯:本章討論 奧比克斯,這是一種基於網路的協議,可實現樓宇自動化系統的遠端管理,從而增強自動化環境的便利性和可訪問性。
 
15:戴恩樹網路公司:了解 戴恩樹網路公司 提供的創新解決方案,重點關注其透過無線連接在能源管理和建築系統控制中的作用。
 
16:餘燼(公司):探索 餘燼 在無線通訊領域的貢獻,特別是他們的技術如何支援智慧建築系統的開發。
 
17:飛利浦 色調:了解飛利浦 色調 的智慧照明解決方案,展示機器人技術在商業和住宅空間提供可客製化、節能照明的潛力。
 
18:德維科產品:本章介紹 德維科產品,一家突破無線感測器界限的公司,為現代建築自動化提供尖端解決方案。
 
19:智慧家庭集線器:了解智慧家庭集線器在連接各種自動化系統方面的作用,從而可以透過單一介面控制智慧建築的所有元素。
 
20:無線感測器網路:研究無線感測器網路在樓宇自動化中的使用,實現即時資料收集並增強智慧環境中的系統效能。
 
21:邊緣運算:最後,了解邊緣運算及其與樓宇自動化系統的集成,優化設備層級的資料處理與決策。
 
透過將理論與實際應用聯繫起來,本書提供了對現代建築自動化背後的機器人技術的全面理解。無論您是學生、專業人士還是業餘愛好者,「樓宇自動化」都是您駕馭未來智慧環境的重要資源。
Verfügbar seit: 29.12.2024.
Drucklänge: 210 Seiten.

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    在不斷發展的區塊鏈技術世界中,去中心化自治組織 (去中心化的自律組織) 的概念引領著我們對治理、金融和商業營運的思考方式的變革。本書全面探討了 去中心化的自律組織 及其在更廣泛的區塊鏈生態系統中不可或缺的作用。無論您是專業人士、本科生、研究生,還是熱衷於最新創新的愛好者,本書都能提供寶貴的見解,加深您對去中心化系統及其重塑行業的潛力的理解。
     
    章節概要:
     
    1:去中心化自治組織:本章介紹 去中心化的自律組織 的概念,解釋其目的、結構以及在區塊鏈生態系統中實現去中心化治理的重要性。
     
    2:Uniswap:深入探討 Uniswap,這家去中心化交易所徹底改變了流動性池,使任何人都可以在沒有中介的情況下交易代幣。
     
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    11:多邊形(區塊鏈):本章介紹 多邊形 為以太坊提供的可擴展性解決方案,以及它在降低交易成本和提升用戶體驗方面的作用。
     
    12:加密貨幣錢包:了解允許用戶安全可靠地與區塊鏈互動的關鍵工具,從而促進加密貨幣的管理。
     
    13:索拉納(區塊鏈平台):探索高效能 索拉納 區塊鏈,它支援快速且低成本的交易,使其成為去中心化應用的有前景的平台。
     
    14:非同質化代幣:本章介紹 NFT、其流行度的上升及其對數位所有權、藝術、遊戲等領域的影響。
     
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    16:區塊鏈:深入探討區塊鏈技術,探索其運作方式、關鍵組件及其顛覆多個產業的巨大潛力。
     
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  • 多模式非接觸式生物識別系統 - 結合深度學習技術使用手指靜脈和指節指紋 - cover

    多模式非接觸式生物識別系統 - 結合深度學習技術使用手指靜脈和指節指紋

    Fouad Sabry

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    什麼是多模式非接觸式生物識別系統
     
    與人體屬性相關的身體測量和數學計算被稱為生物識別技術。在計算機科學領域,使用的一種識別和訪問控制方法稱為生物特徵認證。此外,它還用於識別被安全人員監控的組內人員。
     
    您將如何受益
     
    (I) 見解和驗證關於以下主題:
     
    第 1 章:生物識別
     
    第 2 章:身份驗證
     
    第 3 章:指紋
     
    第 4 章:虹膜識別
     
    第 5 章:面部識別系統
     
    第 6 章:說話者識別
     
    第 7 章:手部幾何
     
    第 8 章:密碼心理學
     
    第 9 章:擊鍵動力學
     
    第 10 章:讀卡器
     
    第 11 章:學校中的生物識別
     
    第 12 章:私人生物識別
     
    第 12 章:私人生物識別
     
    第 13 章:Aadhaar
     
    第 14 章:靜脈匹配
     
    第 15 章:生物特徵點
     
    第 16 章:電子商務識別和識別類型
     
    第 17 章:塗抹攻擊
     
    第 18 章:應用生物識別技術的國家
     
    第 19 章:基於身份的安全
     
    第 20 章:生物識別設備
     
    第21章:身份替換技術
     
    (II) 回答公眾關於多模態非接觸式生物識別系統的熱門問題。
     
    (III) 多模態非接觸式生物識別系統在多個領域的實際應用示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 項新興技術,以 360 度全面了解多模式非接觸式生物識別系統的技術。
     
    本書適合人群
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者以及想要超越任何類型的多模式非接觸式生物識別系統的基本知識或信息的人。
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  • 強化學習 - 掌握自主機器的智慧決策 - cover

    強化學習 - 掌握自主機器的智慧決策

    Fouad Sabry

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    在快速發展的機器人領域,強化學習是建構自主系統最有前景的方法之一。這本書《強化學習》深入探討了這種強大的技術,引導讀者了解其基本原理及其最新進展。本書非常適合專業人士、研究生和愛好者,提供了一種詳細且易於理解的方法來理解機器人技術背景下的密集學習。
     
    章節簡要概述:
     
    1:強化學習:介紹強化學習的核心概念,強調其在自治系統中扮演的角色。
     
    2:馬可夫決策過程:解釋了不確定性下決策的數學框架,是強化學習的關鍵基礎。
     
    3:時間差異學習:探索不需要環境模型的情況下從經驗中學習的方法。
     
    4:貝爾曼方程式:討論許多強化學習演算法背後的關鍵遞迴關係。
     
    5:q學習:專注於離策略性強化學習演算法,無需環境模型即可學習最佳動作。
     
    6:多臂老虎機:涵蓋了一個更簡單的強化學習問題,該問題對不確定環境中的決策進行建模。
     
    7:部分可觀察的馬可夫決策過程:透過合併隱藏狀態來擴展傳統的馬可夫決策過程。
     
    8:吉廷斯 指數:引入了平衡多臂老虎機問題中的探索和利用的策略。
     
    9:狀態-行動-獎勵-狀態-行動:深入研究強化學習中為決策策略提供資訊的時間模式。
     
    10:原值函數:探索近似值函數的方法,有助於提高學習效率。
     
    11:自動基底函數建構:重點關注自動建構特徵的方法,以提高學習效率。
     
    12:平均場博弈論:討論大規模多智能體系統中交互建模的架構。
     
    13:多代理尋路:引入協調多個代理有效到達目的地的演算法。
     
    14:無模型(強化學習):討論不依賴環境模型進行學習的方法。
     
    15:深度強化學習:結合深度學習和強化學習來處理複雜、高維度的環境。
     
    16:多智能體強化學習:重點在於具有多個互動智能體的環境中的學習策略。
     
    17:自我遊戲:探索智能體透過與自身競爭來學習的概念,這是高階學習策略的關鍵組成部分。
     
    18:近端策略優化:引入了一種在強化學習中優化策略的演算法,提高了穩定性和性能。
     
    19:探索利用困境:討論平衡探索新策略與利用已知策略的基本挑戰。
     
    20:來自人類回饋的強化學習:檢視使用人類輸入改進強化學習的方法。
     
    21:模仿學習:著重於智能體透過模仿人類專家的行為來學習的技術。
     
    強化學習不僅是技術指南,也是了解自主系統如何在各種環境中適應和決策的重要資源。無論您是機器人專業人士、學生還是業餘愛好者,本書所提供的見解都將使您掌握掌握強化學習並將其應用於現實世界的機器人系統所需的知識。
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