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脑电图 - 基于脑电图的读心术不再只是幻想; 这可能在不久的将来成为现实 - cover

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脑电图 - 基于脑电图的读心术不再只是幻想; 这可能在不久的将来成为现实

Fouad Sabry

Traduttore Cai Lin

Casa editrice: 十亿个知识渊博 [Chinese (Simplified)]

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Sinossi

什么是脑电图
 
脑电图,通常称为脑电图,是一种记录头皮电活动电图的技术。 这种活动已被证明反映了位于头皮下的大脑表层的宏观活动。 在大多数情况下,它不需要任何侵入性程序,因为电极只是沿着头皮插入。 皮层脑电图需要将电极插入颅骨,通常被称为“颅内脑电图”。
 
您将如何受益
 
(I) 关于以下主题的见解和验证:
 
第 1 章:脑电图
 
第 2 章:脑磁图
 
第 3 章:诱发电位
 
第 4 章:神经反馈
 
第 5 章:大脑?计算机接口
 
第 6 章:伽马波
 
第 7 章:感觉运动节律
 
第 8 章:脑电波夹带
 
第 9 章:长期视频脑电监测
 
第 10 章:神经振荡
 
第 11 章:Theta 波
 
第 12 章:单机录音
 
第 13 章:皮层脑电图
 
第 14 章:木波
 
第 15 章:脑电图功能磁共振成像
 
第 16 章:10-20系统(脑电图)
 
第 17 章:尖峰波
 
第 18 章:定量脑电图
 
第 19 章:用于临床诊断的电生理技术
 
第 20 章:胎儿脑电图
 
第 21 章:脑电图分析
 
(II)脑电图公众热点问题解答。
 
(III) 脑电图在许多领域的应用实例。
 
(IV)17个附录,简要讲解各行业266项新兴技术,360度全面了解脑电图技术。
 
本书的读者
 
专业人士、本科生和研究生、爱好者、业余爱好者,以及那些想要超越任何类型脑电图的基础知识或信息的人。
Disponibile da: 09/04/2023.
Lunghezza di stampa: 351 pagine.

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    章節簡要概述:
     
    1:神經形態工程:介紹此領域,強調其在機器人技術中的重要性。
     
    2:神經網路(機器學習):探索神經網路的基本概念及其應用。
     
    3:計算神經科學:討論神經科學和計算建模的交叉點。
     
    4:人工神經元:檢視神經形態系統中人工神經元的設計與功能。
     
    5:仿生計算:強調生物過程如何激發計算模型。
     
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    7:濕件計算機:探索計算的生物基質,提供創新的視野。
     
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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

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    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。
     
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    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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  • 自重構模組化機器人 - 模組化機器人和適應性系統的創新方法 - cover

    自重構模組化機器人 - 模組化機器人和適應性系統的創新方法

    Fouad Sabry

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    章節簡要概述:
     
    1:自重構模組化機器人:探索模組化機器人的基本概念與功能。
     
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    10:控制重構:分析模組化機器人中控制系統的調整方法。
     
    11:可程式物質:探索可程式物質的概念及其對機器人技術的影響。
     
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    13:適應性機器人技術:了解適應性在現代機器人系統中的重要性。
     
    14:網路機器人:了解 網路機器人 模擬平台及其在機器人開發中的作用。
     
    15:機器人技術:全面了解機器人領域、其挑戰和未來方向。
     
    16:什麼 架構:深入研究機器人的模組化智慧行為引擎架構。
     
    17:形態發生機器人:探索形態發生系統中生物學和機器人技術的交叉點。
     
    18:火炬(機器學習):研究 火炬 等機器學習框架如何增強機器人能力。
     
    19:基洛博特:了解基洛博特群體機器人平台的獨特功能與應用。
     
    20:分子立方體:發現 分子立方體 及其在模組化機器人和適應性方面的潛力。
     
    21:連續體機器人:檢視連續體機器人在各種環境下的設計與應用。
     
    透過閱讀本書,讀者不僅可以獲得機器人科學的基本知識,還可以成為致力於突破創新界限的不斷發展的社群的一部分。投資您對機器人技術的理解並確保您在這個充滿活力的領域的未來。
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