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氣動裝置 - 推動機器人科學的精度和功率 - cover

氣動裝置 - 推動機器人科學的精度和功率

Fouad Sabry

Traduttore Jin Tsui

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

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Sinossi

在自動化和機器人技術塑造我們行業的時代,了解氣動基礎知識至關重要。本書是氣動系統的綜合指南,對於工程師、學生和愛好者都至關重要。透過對每個組件及其互連的詳細了解,讀者將體會到氣動技術在現代機器人技術中的重要性。投資你的知識和技能,在這個快速發展的領域中保持領先地位——本書的好處遠遠超過其成本。
 
章節簡要概述:
 
1:氣動學:探索氣動系統的基礎知識及其在自動化中的作用。
 
2:閥門:了解閥門在控制氣流和壓力方面的作用。
 
3:空氣壓縮機:了解空氣壓縮機如何產生和供應壓縮空氣。
 
4:執行器:了解執行器及其在將能量轉化為運動方面的重要性。
 
5:流體動力:考察機械應用中流體動力系統的原理。
 
6:壓縮機:深入研究不同類型的壓縮機及其運作效率。
 
7:液壓氣動懸吊:分析懸吊中氣動和液壓的整合。
 
8:液壓蓄壓器:了解液壓蓄壓器的用途與作用。
 
9:工作流體:了解氣動中工作流體的特性及選擇。
 
10:汽車配件動力:探索氣動如何增強汽車功能。
 
11:液壓機械:檢視氣動系統在液壓機械中的作用。
 
12:液壓煞車:了解各種車輛液壓煞車背後的機制。
 
13:液壓氣動裝置:了解結合液壓和氣動原理的裝置。
 
14:氣動人造肌肉:考察以空氣為動力的人造肌肉的創新。
 
15:氣缸:了解氣缸的設計和操作。
 
16:空氣煞車(公路車輛):深入研究空氣煞車在公路運輸中的功能。
 
17:氣動迴路:探索系統中氣動迴路的設計與操作。
 
18:閥門執行器:了解閥門執行器如何增強氣動系統的控制。
 
19:伸縮油缸:了解伸縮油缸的應用與優點。
 
20:梭閥:了解梭閥引導流體流動的用途。
 
21:旋轉執行器:探索旋轉執行器及其在機械中的關鍵作用。
 
擁抱本書所包含的知識,釋放氣動系統在機器人科學中的潛力。此資源非常適合專業人士和學生,將增強您的理解和實踐技能,確保您為明天的挑戰做好充分準備。
Disponibile da: 21/01/2025.
Lunghezza di stampa: 235 pagine.

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    2:光刻:了解 微機電系統 製造中光刻的關鍵過程,這對於設計小型結構至關重要。
     
    3:半導體裝置製造:了解半導體裝置的製造方式,這對於機器人中的 微機電系統 裝置至關重要。
     
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    雲機器人 - 利用網路智慧迎接下一代自主機器

    Fouad Sabry

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    1:雲端機器人:雲端機器人簡介,解釋雲端基礎設施如何支援機器人的處理和儲存能力。
     
    2:客戶端-伺服器模型:詳細了解促進機器人和雲端伺服器之間通訊的客戶端伺服器架構。
     
    3:神經形態運算:探索神經形態運算如何模仿大腦的神經網絡,從而推進機器人的學習和決策。
     
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    5:運算智慧:深入研究用於改善機器人在雲端環境中自主決策的運算智慧技術。
     
    6:神經資訊學:研究神經資訊學在連接雲端中的神經運算和機器人技術中的作用。
     
    7:機器人學習:討論機器人的機器學習策略,利用雲端資源增強學習和適應。
     
    8:格雷戈里·杜德克:強調 格雷戈里·杜德克 對機器人領域的貢獻以及他對基於雲端的機器人研究的影響。
     
    9:邊緣運算:探討邊緣運算如何與雲端機器人集成,以更接近源頭處理數據,提高效率。
     
    10:網路物理系統:對雲端機器人技術中使用的網路物理系統的分析,用於將實體機器人與基於雲端的數據和軟體連接起來。
     
    11:雲端運算:涵蓋雲端運算基礎知識,強調其在雲端機器人技術的發展與演變的重要性。
     
    12:深度學習:研究機器人技術中的深度學習技術,展示機器人如何使用基於雲端的深度學習模型來增強自主性。
     
    13:谷歌大腦:了解 谷歌大腦 如何為人工智慧和基於雲端的機器人技術做出貢獻,徹底改變機器人的機器學習模型。
     
    14:人工智慧加速器:探索人工智慧加速器如何為雲端機器人提供動力,透過先進的運算能力增強機器人的能力。
     
    15:阿米爾·侯賽因(認知科學家):回顧 阿米爾·侯賽因 在認知機器人方面的工作以及它如何為雲端機器人開發提供資訊。
     
    16:霧機器人:研究霧運算及其與雲端機器人的協同作用,以處理資料並增強邊緣機器人的性能。
     
    17:多工優化:討論多任務優化的方法,確保雲端機器人有效率地同時處理複雜的任務。
     
    18:奧德·比拉德:研究 奧德·比拉德 在機器人學習方面的開創性工作及其與雲端系統的整合以改善機器人行為。
     
    19:翁巨陽:強調翁巨陽對機器人技術的貢獻,特別是在認知建模和基於雲端的機器人智慧方面。
     
    20:快取(運算):深入了解快取運算以及快取技術如何優化雲端機器人以獲得更好的效能。
     
    21:點對點:最後探索了雲端機器人技術中的點對點網絡,實現了機器人之間的分散且高效的通訊。
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