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生物力學 - 機器人系統中的運動和力的科學 - cover

生物力學 - 機器人系統中的運動和力的科學

Fouad Sabry

Traducteur Jin Tsui

Maison d'édition: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Synopsis

在不斷發展的機器人世界中,生物力學是工程、生物學和技術的重要交叉點。 福阿德·薩布里 的「生物力學」是「機器人科學」系列的一部分,對推動機器人創新的生物力學原理進行了全面的探索。從人體運動的基礎到生物醫學工程和組織工程的前沿應用,本書是專業人士、學生和愛好者不可或缺的資源。
 
章節簡要概述:
 
1:生物力學:介紹生物系統中運動、力和機械行為的研究。
 
2:生物醫學工程:探索應用於生物系統和醫療保健技術的工程原理。
 
3:骨骼:詳細研究人體骨骼系統及其在生物力學和機器人設計中的作用。
 
4:推進:研究生物如何產生運動及其在機器人推進系統中的應用。
 
5:組織(生物學):檢視生物組織的機械特性及其在生物力學研究中的作用。
 
6:組織工程:專注於開髮用於醫療和機器人應用的生物組織。
 
7:超微結構:分析細胞和組織的微觀結構,了解其機械功能。
 
8:運動性:研究細胞運動及其對模仿生物有機體的機器人系統的影響。
 
9:神經工程:探索神經系統與工程的集成,以改善機器人的控制和功能。
 
10:應用力學:討論如何應用機械原理來解決現實世界的生物力學挑戰。
 
11:生物系統:研究生物系統內複雜的相互作用及其機械特性。
 
12:生物工程:研究工程原理在生物系統中的應用,以實現醫學和機器人技術的創新。
 
13:生物材料:重點在於生物力學和機器人技術中使用的生物來源材料。
 
14:身體物理學:研究醫學應用的物理學,將生物系統與工程解決方案連結起來。
 
15:生物力學工程:將生物力學與工程設計結合,開發先進的機器人系統。
 
16:奈米生物力學:分析奈米尺度的力學,以了解分子層次的生物和機器人系統。
 
17:生物流體動力學:檢查生物流體的行為及其在機械系統中的作用。
 
18:細胞生物力學:深入研究細胞的生物力學及其在機器人和醫療技術中的應用。
 
19:神經達爾文主義:探索神經選擇理論及其對機器人和人工智慧的潛在影響。
 
20:生理學:從生理角度研究生物系統的機械和功能方面。
 
21:動物學:研究動物系統及其生物力學原理,以激發機器人設計。
 
本書深入探討了塑造機器人科學的生物力學的基本要素。無論您是專業人士、學生或愛好者,《生物力學》都將豐富您對人體機械系統如何影響機器人技術的理解。每一章不僅涵蓋一個關鍵主題,還展示了它如何與醫療、工程和技術領域先進機器人技術的更廣泛主題聯繫起來。如果您對機器人技術的未來充滿熱情,這本書將是您收藏中的寶貴補充。
Disponible depuis: 01/01/2025.
Longueur d'impression: 285 pages.

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    描述  
      
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    cbt 专注于一点——关于你的生活方式,你有很多选择。当你选择以不同的方式思考并从不同的角度看待事物时,你可以为生活带来许多积极的变化。你还在等什么?开始 cbt,为您的生活赋予新的定义。 
      
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    1:演化機器人學:介紹自主機器人系統的核心原理與演化,強調機器人如何透過試誤進化,類似自然選擇。
     
    2:進化計算:解釋受進化生物學啟發的計算技術,例如遺傳演算法,用於解決機器人技術中的複雜最佳化問題。
     
    3:增強拓撲的神經進化:討論神經網路進化(包括結構和權重)以優化機器人性能的突破性方法。
     
    4:神經進化:探索人工神經網路的演化過程,以增強機器人的能力,並著重於機器人的學習和適應性。
     
    5:可進化硬體:概述了根據不斷變化的環境條件而進化的硬體系統,將進化概念引入物理機器人系統。
     
    圖 6:點 移動機器人:檢查 點 移動機器人,這是進化機器人技術如何應用於現實世界機器人平台的關鍵範例。
     
    7:達裡奧·弗洛雷亞諾:強調了進化機器人學領域的領先研究員 達裡奧·弗洛雷亞諾 的貢獻,他的工作對該領域產生了重大影響。
     
    8:英曼·哈維:探索 英曼·哈維 的研究及其在演化演算法與機器人系統整合方面的創新方法。
     
    9:菲爾·哈斯班茲:重點介紹 菲爾·哈斯班茲 在自主機器人行為領域的工作以及他對演化方法在機器人技術中的應用的貢獻。
     
    10:斯特凡諾·諾爾菲:調查 斯特凡諾·諾爾菲 對神經進化的貢獻以及他在創建在動態環境中學習和進化的機器人方面的工作。
     
    11:神經機器人學:涵蓋令人興奮的神經機器人學領域,機器人學和神經科學融合在一起開發可以模仿生物智慧的機器人。
     
    12:人工開發:描述人工開發的新興領域,其中應用進化和發展原理來創建更複雜的自適應機器人系統。
     
    13:超級neat:引入了 超級neat 框架,這是一種用於進化神經網路的先進方法,可產生複雜的機器人行為和結構。
     
    14:形態發生機器人:專注於形態發生機器人,機器人透過演化過程自組織和適應其物理形態。
     
    15:演化發展機器人:研究如何將演化演算法與發展機器人結合,創造出能夠隨著時間的推移而成長和學習的機器人。
     
    16:戴夫·克里夫(電腦科學家):討論戴夫·克里夫的工作,他在人工生命和演化演算法方面的研究影響了自適應機器人的發展。
     
    17:人工生命:探討人工生命和機器人技術之間的關係,討論如何在機器人中創造逼真的行為可以帶來更智慧的系統。
     
    18:喬丹·波拉克(喬丹·波拉克):強調喬丹·波拉克在人工進化方面的工作,特別是與開發模仿自然過程以提高機器人性能的系統有關。
     
    19:薩賓·豪爾特:重點關注 薩賓·豪爾特 對多機器人系統的貢獻以及演化原理如何改善協作機器人行為。
     
    20:帕瓦伊·拉姆達亞:探索 帕瓦伊·拉姆達亞 的工作,他在機器人學和神經生物學方面的研究整合了自主機器人的運動和行為研究。
     
    21:遺傳編程:最後介紹了遺傳編程,這是一種用於進化控制機器人行為的程序的方法,有助於複雜任務的自動化。
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  • 去滅絕 - 滅絕的困境,滅絕還是不滅絕,滅絕的物種應該復活嗎? - cover

    去滅絕 - 滅絕的困境,滅絕還是不滅絕,滅絕的物種應該復活嗎?

    Fouad Sabry

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    什麼是去滅絕
     
    創造類似於或確實是滅絕物種的有機體的過程稱為去滅絕。在執行滅絕過程時,可以使用幾種不同的方法。克隆是最受關注的方法,儘管基因組編輯和選擇性育種是已研究的另外兩個選項。與這些非常相似的技術已用於幾種瀕臨滅絕的動物,目的是增加這些種群的遺傳多樣性。克隆是這三種方法中唯一一種可以產生與原始基因完全相同的動物的方法。滅絕過程有利有弊,從科學和技術改進到道德和倫理問題。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:滅絕
     
    第 2 章:野牛
     
    第 3 章:克隆
     
    第 4 章:猛獁象
     
    第 5 章:斑驢
     
    第 6 章:繁殖回來
     
    第 7 章:商業動物克隆
     
    第 8 章:哥倫比亞猛獁象
     
    第 9 章:Quagga 計劃
     
    第 10 章:Heinz Heck
     
    第 11 章:更新世野化
     
    第 12 章:冰凍動物園
     
    第 13 章:終結
     
    第 14 章:猛獁象
     
    第 15 章:猛獁象的複活
     
    第 16 章:分子古生物學
     
    第 17 章:烏魯茲計劃
     
    第 18 章:如何克隆猛獁象
     
    第 19 章:死靈動物
     
    Chapter 20: Revive and Restore
     
    Chapter 21: Colossal Biosciences
     
    (II) 回應公眾關於去滅絕的操作問題。
     
    (III) 在許多領域使用去滅絕的真實世界示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋 266 個新興360 度全面了解去滅絕的技術。
     
    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,以及那些想要超越基本知識或信息進行任何類型滅絕的人。
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  • 圖形處理單元上的通用計算 - 利用圖形處理單元 (gpu) 執行通常由 cpu 執行的計算 - cover

    圖形處理單元上的通用計算 - 利用圖形處理單元 (gpu)...

    Fouad Sabry

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    什麼是圖形處理單元上的通用計算
     
    術語“圖形處理單元上的通用計算”(也稱為“GPU 上的通用計算”) ) 指採用圖形處理單元 (GPU) 的做法,該圖形處理單元 (GPU) 通常僅出於計算機圖形的目的執行計算,以在通常由中央處理單元 (CPU) 執行的程序中執行計算。通過在單台計算機或大量圖形處理器中使用多個視頻卡,可以進一步並行化圖形處理已經並行的特性。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:圖形處理單元上的通用計算
     
    第 2 章:超級計算機
     
    第 3 章:Flynn 的分類法
     
    第 4 章:圖形處理單元
     
    第 5 章:物理處理單元
     
    第 6 章:硬件加速
     
    第 7 章:流處理
     
    第 8 章:BrookGPU
     
    第 9 章:CUDA
     
    第 10 章:接近金屬
     
    第 11 章: Larrabee(微架構)
     
    第 12 章:AMD FireStream
     
    第 13 章:OpenCL
     
    第 14 章:OptiX
     
    第 15 章:費米(微架構)
     
    第 16 章:Pascal(微架構)
     
    第 17 章:單指令多線程
     
    第 18 章:具有 GPU 加速的多維 DSP
     
    章節er 19:計算內核
     
    第 20 章:AI 加速器
     
    第 21 章:ROCm
     
    (二)回答公眾關於圖形處理的通用計算的熱門問題
     
    (III) 通用計算在許多領域的圖形處理單元上使用的真實世界示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋 266 種新興技術360 度全面了解圖形處理單元技術的通用計算。
     
    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,以及那些想要超越基本知識或信息,在圖形處理單元上進行任何類型的通用計算的人。
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