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神经假体 - 用新功能替代受神经系统影响的运动、感觉或认知功能 - cover

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神经假体 - 用新功能替代受神经系统影响的运动、感觉或认知功能

Fouad Sabry

Translator Cai Lin

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

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Summary

什么是神经假体
 
大脑假体的制造是神经假体研究领域的重点,它与神经科学和生物医学工程都有关联。 它们经常与大脑-计算机接口形成对比,后者是大脑和计算机之间的连接,而不是旨在替代失去的生物功能的设备。 脑机接口近年来变得越来越流行。
 
您将如何受益
 
(I) 对以下主题的见解和验证:
 
第 1 章:神经修复学
 
第 2 章:假肢
 
第 3 章:网络软件
 
第 4 章:大脑?计算机接口
 
第 5 章:脑植入
 
第 6 章:神经工程
 
第 7 章:生物机电一体化
 
第 8 章:单机记录
 
第 9 章:听觉脑干反应
 
第 10 章:靶向神经再支配
 
第 11 章:听觉脑干植入
 
第 12 章:视觉假体
 
第 13 章:神经刺激
 
第 14 章:神经营养电极
 
第 15 章:海马假体
 
第 16 章:神经调节(医学)
 
第 17 章:外周神经接口
 
第 18 章:慢性电极植入
 
第 19 章:皮质植入
 
第 20 章:神经尘埃
 
第 21 章:St?phanie P. Lacour
 
(II) 回答公众 t op 关于神经假体的问题。
 
(III) 神经假体在许多领域的真实应用实例。
 
(IV) 17 个附录简要解释每个行业的 266 项新兴技术 360 度全面了解神经修复技术。
 
这本书的读者
 
专业人士、本科生和研究生、爱好者、爱好者和 那些想要超越任何类型的神经假体的基本知识或信息的人。
Available since: 04/11/2023.
Print length: 373 pages.

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    什麼是噬菌體療法
     
    噬菌體的治療用途,也稱為噬菌體療法、病毒噬菌體療法或噬菌體療法,可定義為治療引起的傳染病通過有害細菌。這種治療技術出現於 20 世紀初,但在第二次世界大戰之後,在全球大部分地區逐漸被抗生素的使用所取代。噬菌體是一種將自身附著在細菌細胞上,然後將其基因組注入細菌細胞的病毒。噬菌體也稱為噬菌體。細菌基因組被病毒基因組成功取代,從而導致細菌感染停止。因為它無法複製,負責感染的細菌細胞反而會產生額外的噬菌體。由於其高度特異性,噬菌體僅對極其特定的細菌物種有效。
     
    您將如何受益
     
    (I) 見解和驗證以下主題:
     
    第 1 章:噬菌體療法
     
    第 2 章:抗生素
     
    第 3 章:抗生素耐藥性
     
    第 4 章:噬菌體
     
    第 5 章:粘菌素
     
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    第 20 章:Martha Clokie
     
    第 21 章:多重耐藥菌
     
    (II) Answeri提出有關噬菌體療法的公眾熱門問題。
     
    (III) 噬菌體療法在許多領域的實際應用示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要說明 266 360 度全方位了解噬菌體療法的技術。
     
    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,以及那些想要超越任何類型的噬菌體療法的基本知識或信息的人。
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    您將如何受益
     
    (i) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:非晶態金屬
     
    第 2 章:生物可吸收金屬玻璃
     
    第 3 章:微晶玻璃與金屬密封
     
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    第 7 章:材料科學
     
    (二)非晶金屬熱點問題答疑。
     
    (iii) 非晶態金屬在多個領域的應用實例。
     
    (四)17個附錄,簡述各行業266項新興技術,360度全方位了解非晶金屬技術。
     
    本書的讀者對象
     
    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非晶態金屬的基本知識或信息的人。
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    群體智能 - 機器人技術中的協作演算法與分散式問題解決

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    章節簡要概述:
     
    1:群體智能:引入分散系統中集體行為的概念,對於理解多智能體機器人技術至關重要。
     
    2:遺傳演算法:探索應用於問題解決的演化原理,這是機器人最佳化技術的基石。
     
    3:演化演算法:深入研究演算法的演化以迭代改進解決方案,這對於自主機器人系統至關重要。
     
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    5:進化計算:突顯受生物進化啟發的計算策略,增強機器人的適應性。
     
    6:粒子群最佳化:引入受自然系統啟發的群體為基礎的方法,非常適合解決機器人技術中的複雜最佳化問題。
     
    7:博伊德:討論用於模擬自然群體行為的群集演算法,影響群體機器人的協調運動。
     
    8:蟻群最佳化演算法:展示螞蟻的覓食行為如何為解決機器人導航中的路由和最佳化問題提供框架。
     
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    10:馬可·多里戈:重點介紹 馬可·多里戈 的工作,他在群體智慧領域開創性研究,對機器人技術的演化有關鍵影響。
     
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    12:隨機擴散搜尋:引入最佳化的隨機搜尋策略,這是機器人自主決策的重要工具。
     
    13:螞蟻機器人:探討蟻群優化在機器人系統的應用,強調群體機器人的效率。
     
    14:螢火蟲演算法:推出受螢火蟲啟發的最佳化演算法,展示其在動態和即時機器人控制的潛力。
     
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    17:元啟發式表:提供元啟發式演算法的全面參考,元啟發式演算法是最佳化機器人系統的關鍵資源。
     
    18:莫里斯·克萊克(數學家):強調 莫里斯·克萊克 的貢獻,加深了對粒子群優化在機器人技術中的作用的理解。
     
    19:不可思議的城市:聚焦在 不可思議的城市 在計算智慧方面的工作,探索其與機器人決策和適應性的相關性。
     
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    21:增強拓樸的神經演化:探索神經演化如何幫助優化複雜機器人任務的神經網絡,這是機器人研究的前沿領域。
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