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神經信息學 - 通過人工神經網絡結合神經科學數據和信息處理 - cover

神經信息學 - 通過人工神經網絡結合神經科學數據和信息處理

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

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

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Summary

什麼是神經信息學
 
信息學和神經學領域相結合,建立了神經信息學學科。在神經科學領域使用人工神經網絡處理數據和信息被稱為神經信息學。需要利用神經信息學的三個主要領域如下:創建神經系統的計算機模型和大腦中發生的過程。創建用於分析和建模來自該領域的數據的工具神經科學,創建用於管理和共享神經科學領域所有分析級別數據的工具和數據庫,
 
您將如何受益
 
p>(I) 對以下主題的見解和驗證:
 
第 1 章:神經信息學
 
第 2 章:神經科學
 
第 3 章:思維上傳
 
第 4 章:計算神經科學
 
第 5 章:仿生計算
 
第 6 章:神經形態工程
 
第 7 章:Terry Sejnowski
 
第8章:神經網絡
 
第9章:克拉斯諾高等研究院
 
第10章:神經計算
 
第11章:藍腦計劃
 
第12章:國際神經信息學協調inating Facility
 
第13章:人腦計劃
 
第14章:多仿真協調器
 
第15章:腦仿真
 
第16章: 信息學
 
第十七章:神經系統網絡模型
 
第十八章:腦圖概述
 
第十九章:Upinder Singh Bhalla
 
第 20 章:預測編碼
 
第 21 章:MIT 腦與認知科學系
 
(二)回答公眾關於神經信息學的熱門問題。
 
(三)神經信息學在多個領域的真實應用案例。
 
(IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 項新興技術,以 360 度全面了解神經信息學技術。
 
本書的讀者
 
專業人士、本科生和研究生、愛好者、愛好者,以及那些想要超越任何類型的神經信息學基礎知識或信息的人.
Available since: 12/03/2022.
Print length: 327 pages.

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    什麼是量子密碼學
     
    利用量子力學特徵來執行密碼操作是被稱為量子密碼學的研究領域。量子密碼學最著名的應用是量子密鑰分發,從信息論的角度來看,它為密鑰交換問題提供了一種安全的解決方案。量子密碼學的好處在於它能夠成功完成各種已被證明或推測僅使用經典通信是不可能的密碼任務。這些任務包括解密使用被盜密鑰加密的消息。例如,複製以量子態編碼的數據是不可行的。如果有人努力讀取編碼數據,量子態將因波函數坍縮而改變。在量子密鑰分發中,這可用於識別竊聽對話 (QKD)。
     
    您將如何受益
     
    (I) 見解和驗證關於以下主題:
     
    第 1 章:量子密碼學
     
    第 2 章:量子隱形傳態
     
    第 3 章:量子糾纏
     
    第 4 章: 量子密鑰分發
     
    第 5 章:量子網絡
     
    第 6 章:John Rarity
     
    第 7 章:BB84
     
    第 8 章:時間-bin 編碼
     
    第 9 章:量子克隆
     
    第 10 章:量子非局域性
     
    第 11 章:單向量子計算機
     
    第 1 章12:SARG04
     
    第 13 章:噪聲存儲模型
     
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    第 15 章:Nicolas J. Cerf
     
    第 16 章:動態解耦
     
    第 17 章:與設備無關的量子密碼學
     
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    (II)回答公眾關於量子密碼學的熱門問題。
     
    (III)現實世界中量子密碼學在多個領域的應用示例。
     
    (IV)17個附錄解釋簡而言之,每個行業的 266 種新興技術對量子密碼技術的技術有 360 度的全面了解。
     
    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,以及想要超越任何量子密碼學基礎知識或信息的人。
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    力學自由度 - 探索機器人系統中的運動與控制

    Fouad Sabry

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    1:自由度(力學):本章介紹自由度的概念,解釋它在機械系統中的重要性以及它如何影響物體的運動。
     
    2:機器:探索機器的本質,包括它們的結構、功能以及自由度在決定機器行為和能力方面的作用。
     
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    10:過度約束機制:檢查過度約束機制,儘管其約束超過必要,但仍可在某些系統中有效運作。
     
    11:六自由度:重點在於對機械手臂和機械手至關重要的六自由度,實現對三維空間運動的完全控制。
     
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    13:多體系統:了解涉及多個互連體的系統的動力學,這對於複雜的機器人系統至關重要。
     
    14:運動副:了解運動副,它定義機構中組件之間的相對運動及其限制。
     
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    16:完整約束:深入研究完整約束,其中運動的限制與系統的座標直接相關。
     
    17:切比雪夫-格魯伯勒-庫茨巴赫準則:探索該準則用於分析機構的自由度並確定機械系統的可行性。
     
    18:機構(工程):更深入研究工程中的機構,重點在於它們在機械系統內轉換運動中的作用。
     
    19:運動學方程:了解控制機器人系統運動的數學方程,為運動學問題提供解。
     
    20:自由度和約束拓撲:研究機器人系統中自由度和約束之間的拓撲關係,這對於最佳化設計至關重要。
     
    21:笛卡爾並聯機械手:探索笛卡爾並聯機械手,它透過使用平行排列的多個臂來提供高精度和速度。
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  • 機械動力學 - 透過力和運動原理推進機器人運動和控制 - cover

    機械動力學 - 透過力和運動原理推進機器人運動和控制

    Fouad Sabry

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    「機械動力學」是機器人科學系列的一部分,是對物理學和機器人學交叉感興趣的專業人士、學生和愛好者的重要資源。這本綜合指南提供了對機械動力學核心原理的深入見解,提供了機器人技術的理論理解和實際應用。透過對運動、力和動量的詳細解釋,本書為讀者提供了理解和分析驅動現代機器人技術的複雜系統所需的知識。
     
    章節簡要概述:
     
    1:動力學(力學):探索力學的基本原理,對於理解機器人運動至關重要。
     
    2:加速度:深入研究加速度在機器人運動中的作用,對於程式設計和控制系統至關重要。
     
    3:力:檢視力如何影響機器人的行為及其運作的機械結構。
     
    4:慣性參考系:討論參考系的概念,這對於精確的機器人導航和控制至關重要。
     
    5:洛倫茲力:介紹洛倫茲力,對於涉及電磁場和感測器的機器人系統具有重要意義。
     
    6:品質:研究品質對機器人運動以及設計和操作中的能源效率的影響。
     
    7:動量:強調動量在動態環境中預測和控制機器人行為的重要性。
     
    8:牛頓運動定律:為理解控制機器人運動和互動的基本定律奠定了基礎。
     
    9:運動方程式:重點在於控制機器人運動和系統分析所必需的數學模型。
     
    10:伽利略不變性:解釋物理定律如何在不同慣性系下保持一致,這對機器人導航至關重要。
     
    11:行動(物理):著眼於最小行動原則,與最佳化機器人路徑規劃和能源使用相關。
     
    12:分析力學:研究精確且有效率地解決複雜機器人動力學問題的方法。
     
    13:虛擬力:探討虛擬力如何影響非慣性參考系中的機器人系統。
     
    14:經典場論:將經典場論與機器人系統連結起來,強調與環境場的互動。
     
    15:相對論力學:介紹相對論原理,這對於高速或太空應用中的先進機器人技術非常重要。
     
    16:廣義相對論修改的物理理論:分析廣義相對論如何影響機器人技術,特別是在極端重力場。
     
    17:平面粒子運動力學:討論二維環境中機器人和粒子的動力學。
     
    18:拉格朗日力學:介紹拉格朗日力學,這對於高效能的機器人系統設計和運動分析至關重要。
     
    19:場(物理學):探索場在機器人技術中的作用,重點在於電磁場和重力場。
     
    20:行動原則:深入研究行動原則,這對機器人優化和控制策略至關重要。
     
    21:角動量:涵蓋角動量,對於理解機器人系統中的旋轉動力學非常重要。
     
    對於任何想要了解控制機器人系統的機械動力學的人來說,本書都是一本全面而重要的指南。無論您是專業人士、本科生或研究生,還是機器人愛好者,機械動力學都將為您提供在該領域脫穎而出的基本工具和概念。本書憑藉著實用的見解和前沿的理論,對您的收藏來說是無價的補充。
    Show book