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物理 - 了解驅動智慧機器的原理 - cover

物理 - 了解驅動智慧機器的原理

Fouad Sabry

Traducteur Jin Tsui

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

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Synopsis

「物理學」是「機器人科學」系列的重要補充,它將物理學的基本概念與機器人技術的前沿世界聯繫起來。這本內容全面的書是為專業人士、本科生和研究生以及愛好者和業餘愛好者編寫的。它為我們的宇宙力學及其在機器人技術中的應用提供了寶貴的見解,使讀者能夠更深入地了解經典和現代物理學。從本書中獲得的知識值得投資,它為讀者提供了探索複雜主題、激發創新和解決機器人技術現實世界挑戰的工具。
 
章節簡要概述:
 
1:物理學:介紹物理學的基本原理,對於理解機器人技術中的所有其他主題至關重要。
 
2:凝聚態物理:探索物質在固態和液態下的行為,這對於機器人技術的材料選擇至關重要。
 
3:基本互動:討論四種基本力,塑造機器人系統與其環境的互動。
 
4:物理學史:追溯物理理論的演變,為機器人技術的現代進步提供背景。
 
5:力學:著重於運動和力的原理,是設計和控制機器人的基礎。
 
6:量子力學:深入研究量子原理,這是理解奈米級機器人中微小粒子行為的關鍵。
 
7:物理學哲學:探索物理學的哲學基礎,提供機器人技術倫理維度的批判性見解。
 
8:經典物理學:涵蓋經典力學的基本概念,對於建立穩定的機器人系統至關重要。
 
9:數學物理:介紹用於描述物理現象的數學方法,直接適用於機器人演算法。
 
10:遠距離作用:研究與機器人感測器技術相關的遠距離作用力的概念。
 
11:現代物理學:討論影響下一代機器人技術的物理學最新進展。
 
12:互補性(物理學):探索互補性原理,為機器人設計中的不確定性提供有價值的觀點。
 
13:量子力學簡介:提供了一種適合初學者的量子理論方法,縮小了與先進機器人技術的差距。
 
14:經典力學史:強調經典力學的發展,對於理解機器人運動學和動力學至關重要。
 
15:經典力學:深入研究運動和力的定律,這是機器人運動力學的核心。
 
16:理論物理學:研究塑造機器人系統設計與功能的理論模型。
 
17:物理學分支:提供物理學子領域的概述,每個子領域都有助於更深入了解機器人應用。
 
18:拉卡物理研究所:提供前沿研究的見解,激發未來的機器人創新。
 
19:bcs 理論:討論 巴丁-庫柏-施里弗 理論,該理論對於理解機器人技術中使用的超導材料至關重要。
 
20:超導性:研究超導現象,這對於開發節能機器人系統至關重要。
 
21:物質狀態:探索影響機器人材料設計和感測器技術的不同物質狀態。
 
《物理學》不僅僅是一本教科書,對於任何想要了解機器人背後科學的人來說,它都是重要的資源。本書將激勵並幫助您探索物理學和機器人技術的新領域。無論您是學生、專業人士還是只是愛好者,本書都將增強您的知識,激發您的好奇心,並為機器人世界的新機會打開大門。
Disponible depuis: 03/01/2025.
Longueur d'impression: 374 pages.

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    智能機器 - 彌合工業物聯網與第四次工業革命之間的差距

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    什麼是智能機器
     
    智能設備是一種電子設備,通常通過藍牙、Zigbee、NFC、Wi 等各種無線協議連接到其他設備或網絡-Fi、LiFi、5G等,在一定程度上可以交互自主運行。智能設備還可以與其他設備或網絡進行通信。術語“智能手機”、“智能汽車”、“智能恆溫器”、“智能門鈴”、“智能鎖”、“智能冰箱”、“平板手機”和“平板電腦”、“智能手錶”、“智能手環”、“智能鑰匙鏈”和“智能眼鏡”只是許多不同類型的“智能”小工具中的幾個例子。該短語也可用於指代展示普適計算某些特徵的設備,例如機器學習(儘管並非總是如此)。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:智能設備
     
    第 2 章:普適計算
     
    第 3 章:嵌入式系統
     
    第 4 章:智能交通系統
     
    第 5 章:情境感知
     
    第 6 章:信息設備
     
    第 7 章:移動計算
     
    第 8 章:移動設備
     
    第 9 章:智能環境
     
    第 10 章:接近營銷
     
    第 11 章:智能對象
     
    第 12 章:信息物理系統
     
    第 13 章:電容傳感
     
    第 14 章:有機用戶界面
     
    第 15 章:移動交互
     
    第 16 章:城市計算
     
    第 17 章:電信辦公
     
    第 18 章:移動安全
     
    第19章:智能街道
     
    第 20 章:塗抹攻擊
     
    第 21 章:人類媒體實驗室
     
    (II)回答公眾關於智能機器的熱門問題。
     
    (III ) 智能機器在多個領域的應用實例。
     
    (IV) 17個附錄,簡述各行業266項新興技術,360度全方位了解智能機器技術。
     
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    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礎知識或信息的人一種智能機器。
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  • 數字貨幣 - 雖然所有加密貨幣都可以稱為數字貨幣,但反之則不然 - cover

    數字貨幣 - 雖然所有加密貨幣都可以稱為數字貨幣,但反之則不然

    Fouad Sabry

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    什麼是數字貨幣
     
    雖然所有加密貨幣都可以稱為數字貨幣,但反之則不然。加密貨幣由計算機算法管理,而數字貨幣由權威機構支持現在,數字貨幣與其他貨幣一樣具有屬性,但沒有紙幣和硬幣那樣的物理形式。您可以接收、轉移和/或將數字貨幣兌換為另一種貨幣。例如,它可用於支付在線商店中的商品和服務費用。
     
    比特幣和以太坊等加密貨幣是不受任何機構管理的計算機代碼片段。創建和使用通過分佈式賬本(通常是區塊鏈)進行維護,該賬本充當公共金融交易數據庫。因此,加密貨幣通常使用去中心化控制,在這種情況下,沒有第三方對投資者擁有權威。
     
    數字貨幣和加密貨幣之間最顯著的區別之一是底層技術。數字貨幣是法定貨幣的數字格式,而加密貨幣是建立在區塊鏈上的。加密貨幣不受任何單一實體的控制。然而,數字貨幣由中央銀行直接控制。談到數字貨幣,發行機構是最重要的。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:數字貨幣第 2 章:補充貨幣第 3 章:自動清算所第 4 章:無現金餐飲第 5 章:無現金社會第6:社區交換系統第7章:加密貨幣交易所第8章:加密貨幣錢包第9章:央行數字貨幣第10章:數字錢包第11章:電子商務支付系統第十二章:電子貨幣協會第十三章:電子資金轉賬第十四章:本地交易所交易系統第十五章:支付系統章16:私人貨幣
     
    (二)解答公眾關於數字貨幣的熱門問題。(三)數字貨幣在多個領域使用的真實案例。(四)17個附錄簡述,266 360度全方位了解數字貨幣技術。
     
    這本書是給誰看的
     
    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數字貨幣的基礎知識或信息的人。
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  • 探索問題 - 應對機器人自主與決策的挑戰 - cover

    探索問題 - 應對機器人自主與決策的挑戰

    Fouad Sabry

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    在「探索問題」中,福阿德·薩布里 深入研究了機器人科學的複雜世界,將理論與實際應用聯繫起來。本書對於專業人士、本科生和研究生、愛好者和業餘愛好者來說是寶貴的資源,提供了解決機器人技術中複雜探索挑戰的見解。透過引人入勝的敘述和豐富的內容,讀者將發現顯著增強他們對機器人技術理解的方法和理論,使獲得的知識遠比書籍的成本更有價值。
     
    章節簡要概述:
     
    1:探索問題:介紹機器人學中探索的基本概念,為後續討論奠定基礎。
     
    2:最大流最小割定理:解釋了機器人系統中高效率資源分配所必需的最佳化策略。
     
    3:貝葉斯網路:討論幫助機器人在不確定性下做出決策的機率模型。
     
    4:非線性降維:涵蓋簡化複雜數據、增強機器人感知能力的技術。
     
    5:影像分割:檢查將影像分解為有意義的片段以改進分析的方法。
     
    6:機器人測繪:專注於創建準確的環境地圖,這對於自主導航至關重要。
     
    7:同步定位和地圖繪製:重點介紹機器人在追蹤其位置的同時繪製環境地圖的策略。
     
    8:壓縮演算法:引入了在動態設定中有效估計物件位置的技術。
     
    9:凸優化:討論最佳化機器人效能和運作效率的數學方法。
     
    10:賽巴斯蒂安·特龍:分析這位先驅在機器人探索和人工智慧方面的貢獻。
     
    11:蒙特卡羅定位:解釋提高機器人導航精度的機率技術。
     
    12:交叉熵方法:詳細介紹增強機器人決策過程的最佳化策略。
     
    13:沃爾弗拉姆·布加德:探索這位機器人領域影響力人物帶來的創新。
     
    14:弗蘭克·德拉爾特:討論這位傑出研究人員在機率機器人學方面的進步。
     
    15:佔用網格映射:介紹了機器人系統中環境表示的實用方法。
     
    16:賽夫滿貫:專注於使用因子圖同時定位和建圖的穩健方法。
     
    17:子模集函數:涵蓋促進機器人高效率決策的數學函數。
     
    18:穩定性(學習理論):討論對於確保可靠的機器人學習至關重要的理論基礎。
     
    19:基於 cdf 的非參數置信區間:引入了用於評​​估機器人應用中的不確定性的統計方法。
     
    20:量子最佳化演算法:探索解決複雜最佳化問題的尖端量子方法。
     
    21:機率數值:研究機率在數值方法中的作用,以增強機器人計算。
     
    透過沉浸在「探索問題」中,您將獲得對於在機器人科學動態領域取得進步至關重要的知識。立即為自己配備應對機器人技術的現實挑戰所需的見解並提升您的專業知識!
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