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人工生命 - 探索機器人與生命系統的交叉點 - cover
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人工生命 - 探索機器人與生命系統的交叉點

Fouad Sabry

Tradutor Jin Tsui

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

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Sinopse

人工生命是對機器人技術和逼真係統交叉的突破性探索。隨著技術的進步,了解人工生命對於突破科學、機器人和計算的界限變得至關重要。本書彌合了生物學和技術之間的差距,深入研究了模仿生命的複雜系統,增強了計算模型,並推動了創新的機器人應用。它非常適合專業人士、學生和愛好者,它提供了一個全面的旅程,了解定義這個迷人領域的概念。
 
章節簡要概述:
 
1:人工生命:探索人工生命的起源和原理,並專注於其與機器人技術的相關性。
 
2:雨果·德·加里斯:分析 雨果·德·加里斯 的富有遠見的工作及其對人工生命和機器人技術的貢獻。
 
3:康威的生命遊戲:介紹康威的生命遊戲,這是一種模擬與機器人技術相關的逼真行為的細胞自動機。
 
4:元胞自動機:討論元胞自動機在機器人技術中創造自我複製、受生命啟發的系統中的作用。
 
5:緊急演算法:探討緊急演算法如何成為機器人系統中演化複雜行為的關鍵。
 
6:進化計算:專注於使用進化計算來改進機器人設計和人工智慧。
 
7:仿生計算:研究仿生計算系統如何形塑現代機器人技術。
 
8:群體智能:討論群體智能及其在自主機器人和集體行為的應用。
 
9:多代理系統:引入多代理系統,其中自主機器人協同工作來解決複雜的任務。
 
10:人工社會:研究機器人的人工社會如何模擬現實世界的動態和複雜的社會互動。
 
11:人工化學:研究人工化學在模擬機器人應用化學反應中的作用。
 
12:電腦模擬:強調計算模擬(電腦模擬)如何推進人工生命和機器人技術的研究。
 
13:克里斯多福·蘭頓:深入研究克里斯多福·蘭頓的開創性工作及其對人工生命研究的影響。
 
14:人工創造:探索如何在機器人技術背景下創建、建模和使用人工生命形式。
 
15:蘭頓循環:分析蘭頓循環及其與在機器人技術中創建自組織系統的相關性。
 
16:人工生命的歷史:記錄人工生命的歷史和演變,突顯關鍵的里程碑和突破。
 
17:馮諾依曼通用構造者:檢視馮諾依曼通用構造器的概念及其在自我複製機器人中的作用。
 
18:人工發展:討論人工發展的過程以及機器人如何透過適應隨著時間的推移而進化。
 
19:自然計算:探索模擬生物過程的自然計算模型,以改進機器人技術。
 
20:開放蠕蟲:研究 開放蠕蟲,這是一個為機器人應用程式模擬生物體的開源專案。
 
21:思維上傳:深入探討思維上傳的未來可能性以及它如何影響機器人系統和人工智慧。
 
人工生命不僅是理解機器人原則的寶貴資源,而且還可以為任何對模仿生命的人工系統感興趣的人提供指導。從專業人士到學生,從愛好者到業餘愛好者,本書為複雜而令人興奮的人工生命世界提供了寶貴的見解。
Disponível desde: 26/01/2025.
Comprimento de impressão: 217 páginas.

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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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    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。
     
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    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。
     
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  • Personalized Medicine - 使用遺傳圖譜治療疾病 - cover

    Personalized Medicine - 使用遺傳圖譜治療疾病

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    什麼是個性化醫療
     
    一種稱為個性化醫療的醫療模型,也稱為精準醫療,將患者分為不同的群體,然後量身定制醫療決策、實踐、干預措施和/或產品,基於每個患者對治療的預期反應或他們患疾病的可能性。個性化醫療也稱為精準醫療。儘管個性化醫學、精準醫學、分層醫學和 P4 醫學這些術語經常互換使用來描述這一概念,但一些作者和組織分別使用這些表達方式來表示特定的細微差別。個性化醫療是指為每個患者量身定制醫療的實踐。精準醫療是指基於
     
    您將如何受益
     
    (I) 對以下主題的見解和驗證來治療患者的實踐:
     
    第 1 章:個性化醫療
     
    第 2 章:藥物基因組學
     
    第 3 章:MammaPrint
     
    第 4 章:醫學遺傳學
     
    第 5 章:生物標誌物(藥物)
     
    第 6 章:生物標誌物(細胞)
     
    第 7 章:預測醫學
     
    第 8 章:公共衛生基因組學
     
    第 9 章:癌症基因組計劃
     
    第 10 章:個人基因組學
     
    第 11 章:癌症生物標誌物
     
    第 12 章:伊坎基因組學研究所
     
    第 13 章:分子病理學流行病學
     
    第 14 章:分子診斷
     
    第 15 章:精準醫學
     
    第 16 章:毒理學
     
    第 17 章:預測基因組學
     
    第 18 章:臨床基因組學
     
    第 19 章:選擇性遺傳和基因組測試
     
    第 20 章:個性化腫瘤基因組學
     
    第 21 章:癌症藥物基因組學
     
    (II)回答公眾關於個性化醫療的熱門問題。
     
    (III) 個性化醫療在許多領域使用的真實世界示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要說明 266 360 度全方位了解個性化醫療技術。
     
    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,以及想要超越基本知識或信息來獲得任何類型的個性化醫療的人。
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