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  給孩子的中國軍事史：謀略篇 - 给孩子的中国军事史：谋略篇

  冠 張嶔

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  内容简介： 
  1、觀戰爭風雲，長歷史知識，中國古代軍事史上湧現出了很多智勇雙全的傑出人物。 汲取傑出軍事家的智慧，學習像軍事家一樣思考問題。 
  2、191個趣味古代軍史話題，評書風格演繹，趣味十足。從戰略、制度、裝備、人物、邊 防多角度全景式呈現古代軍事歷史，在故事中拓視野、煉思維、升格局. 
  3、歷史大v朝文社主編張嵚撰寫文稿，內容專業有乾貨。 
  作者简介： 
  張嵚，中國作家協會會員，微信大號“朝文社”主筆，鳳凰網歷史專欄作家，從事歷史類書籍創作，目前已經完成書稿500餘萬字。1999年開始從事文學創作，曾做過話劇編劇、影視編劇。累計出版圖書15部，代表作品有《不容青史盡成灰》《明朝原來是這樣》《臺灣風雲：1368-1683》等等。

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  认知行为疗法：如何克服焦虑、担忧、恐惧和抑郁

  Christopher Rothchester

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  描述  
    
  您是否曾经因为极度焦虑或压力而感到自己的生活暂停？你想过上没有各种障碍的生活吗？如果是，那么请继续阅读！ 
    
  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 
  ●     应对忧虑和惊恐发作 
  ●     如何摆脱羞耻和遗憾 
  ●     处理愤怒 
  ●     焦虑和认知行为疗法 
  ●     照顾好社交恐惧症 
  ●     自我安抚策略 
  ●     需要记住的额外提示 
    
  cbt 专注于一点——关于你的生活方式，你有很多选择。当你选择以不同的方式思考并从不同的角度看待事物时，你可以为生活带来许多积极的变化。你还在等什么？开始 cbt，为您的生活赋予新的定义。 
    
  如果您想开始照顾自己的心理健康并应对压力和焦虑，请立即向上滚动并单击购买按钮。

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  我們是自己的神

  Ho Trung Le

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  您是否曾深思，人類是否不僅是凡人，而是一位遺忘了自身宏大力量的神祇？在《我們是自己的神》這本深具啟發性的著作中，作者胡忠禮引導您踏上一個既深刻又玩味的心靈旅程，穿越想像與現實交織的多重宇宙。 
  本書巧妙地融合了現代科學的洞見，如量子物理與多重宇宙理論，與東方古老的智慧——從佛法、道家思想，到多元宗教的奧秘。我們將一同探索：您的每個念頭如何如同宇宙的種子般，在有形與無形的世界中孕育出無限的現實；為何我們選擇以夢境、遺忘和角色扮演的方式進入人類生命，體驗種種喜樂與苦痛；以及這些被集體意識所滋養的宗教、神話與故事，如何成為活生生的平行宇宙。 
  透過胡忠禮溫和而幽默的筆觸，以及深刻的哲思，本書邀請您重新審視現實的界限，擁抱內在神聖的創造力。這不僅是一場知識的探索，更是一次喚醒自我的旅程，讓您在生命的無限遊戲中，尋回作為創作者的本真喜悅。無論您是孜孜不倦的真理追尋者、深邃的哲學愛好者、對精神成長懷抱熱情的讀者，還是鍾愛科幻與奇幻世界的夢想家，《我們是自己的神》都將為您揭示那終極的奧秘：您就是您自己宇宙的夢想家、說書人，以及獨一無二的神祇。

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  探索問題 - 應對機器人自主與決策的挑戰

  Fouad Sabry

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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。
   
  透過沉浸在「探索問題」中，您將獲得對於在機器人科學動態領域取得進步至關重要的知識。立即為自己配備應對機器人技術的現實挑戰所需的見解並提升您的專業知識！

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  人工神經網絡 - 建構機器人自主與適應的智慧系統

  Fouad Sabry

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  1：人工神經網路：探索神經網路的基礎知識和廣泛意義。
   
  2：感知器：了解單層學習模型的建構模組。
   
  3：Jürgen Schmidhuber：探索現代網路背後的開創性研究。
   
  4：神經進化：檢查優化神經結構的遺傳方法。
   
  5：循環神經網路：研究具有順序資料記憶的網路。
   
  6：前饋神經網路：分析資料沿單一方向移動的網路。
   
  7：多層感知器：了解增強網路深度的分層結構。
   
  8：量子神經網路：揭示量子輔助學習模型的潛力。
   
  9：ADALINE：研究用於模式識別的自適應線性神經元。
   
  10：迴聲狀態網路：探索時態資料的動態儲層模型。
   
  11：尖峰神經網路：了解受生物學啟發的神經系統。
   
  12：油藏計算：深入研究專用網路進行時間序列分析。
   
  13：長短期記憶：旨在保留資訊的主架構。
   
  14：人工神經網路的類型：區分各種網路模型。
   
  15：深度學習：掌握多層網路的深度和範圍。
   
  16：學習規則：探索指導神經模型訓練的方法。
   
  17：卷積神經網路：分析為影像資料客製化的網路。
   
  18：梯度消失問題：解決網路訓練中的挑戰。
   
  19：雙向循環神經網路：發現雙向處理資料的模型。
   
  20：殘差神經網路：學習先進技術來優化學習。
   
  21：人工神經網路的歷史：追蹤這個變革領域的演進。

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  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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