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物聯網 - 連結設備,打造更智慧的未來 - cover

物聯網 - 連結設備,打造更智慧的未來

Fouad Sabry

Traducteur Jin Tsui

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

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Synopsis

「物聯網」探索連網設備如何徹底改變產業、改善日常生活並推動創新。本書是專業人士、學生和愛好者的重要資源,提供了從機器人科學角度理解物聯網廣闊領域的全面指南。無論您是從事工程、資料科學領域,還是只是對智慧技術的未來感興趣,本書都將提升您的知識和技能。
 
章節簡要概述:
 
1:物聯網:介紹物聯網的概念,解釋其在現代科技中的基礎與發展。
 
2:家庭自動化:探索將物聯網整合到住宅空間中,強調自動化對舒適性和效率的好處。
 
3:無線感測器網路:研究無線感測器在物聯網系統中的作用,實現即時數據收集和分析。
 
4:相互身份驗證:專注於透過相互身份驗證協定保護物聯網網絡,以確保信任和隱私。
 
5:線性網路編碼:解釋透過線性網路編碼技術優化物聯網網路中的資料傳輸。
 
6:邊緣運算:討論邊緣運算在物聯網中的作用,使資料處理更接近設備,從而實現更快、更有效率的操作。
 
7:無線自組織網路:涵蓋分散式物聯網網路配置,支援無需固定基礎設施的通訊。
 
8:智慧感測器:深入了解智慧感測器、將實體數據轉換為物聯網系統數位訊號的設備。
 
9:物聯網:探索物聯網和網路的交叉點,實現跨平台更好的整合和通訊。
 
10:體域網路:專注於醫療保健領域的物聯網應用,特別是用於監測個人健康的穿戴裝置。
 
11:霧運算:引入霧運算作為邊緣運算的擴展,透過本地化資料處理增強物聯網能力。
 
12:低功耗廣域網路:強調 低功耗廣域網 在物聯網網路中的長距離、低能耗通訊中的作用。
 
13:時隙通道跳頻:討論在物聯網網路中使用時隙通道跳頻來減少干擾並提高可靠性。
 
14:洛拉:涵蓋 洛拉 技術,它是物聯網系統的關鍵推動者,可提供遠距離、低功耗通訊。
 
15:工業物聯網:檢視製造業等產業中的物聯網應用,其中互聯設備推動生產力和創新。
 
16:海底物聯網:研究水下物聯網部署,實現海底環境的監控與控制。
 
17:軍事物聯網:探索軍事應用中的物聯網,其中數據連接和即時決策至關重要。
 
18:空中基地台:討論物聯網在空中基地台的使用,支援從空中進行通訊和資料收集。
 
19:車聯網:探討物聯網如何支援智慧車輛,透過即時數據和自動化徹底改變交通運輸。
 
20:物聯網取證:涵蓋物聯網取證的新興領域,確保安全並調查物聯網網路中的資料外洩。
 
21:音樂物聯網:深入探討物聯網在音樂產業中的作用,連結樂器和設備以實現新的創意可能性。
 
「物聯網」為理解互聯技術對世界的影響提供了一條清晰的途徑。對於任何想要跟上快速發展的機器人和智慧系統的人來說,每一章提供的見解都是必不可少的。
Disponible depuis: 02/01/2025.
Longueur d'impression: 216 pages.

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    什麼是輕型小型武器技術
     
    輕型小型武器技術 (LSAT) 項目的使命,該項目得到美國聯合軍種小型武器項目的支持,是為了大大減輕小型武器的重量和隨身攜帶的彈藥。 LSAT 計劃是美國軍方最近為更換現有的小型槍支所做的努力,緊隨其後的一些旨在研究小型武器技術進步的項目的腳步。根據戰術原則和作為過去小型武器計劃的一部分進行的研究,減輕小型槍支的負載是提高部隊殺傷力和生存能力的第一步。
     
    你如何將受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:輕型小型武器技術
     
    第 2 章:彈藥筒(槍械)
     
    第 3 章:Heckler 和 Koch G11
     
    第 4 章:無殼彈藥
     
    第 5 章:內彈道學
     
    第 6 章: Stoner 63
     
    第7章:斯太爾ACR
     
    第8章:高級格鬥步槍
     
    第9章:高級單兵格鬥武器
     
    第9章10:Benelli CB M2
     
    第11章:Ares Incorporated
     
    第12章:槍械術語表
     
    第13章:LSAT輕機槍
     
    第14章:LSAT(消歧)
     
    第15章:LSAT步槍
     
    第16章:LSAT無殼彈
     
    第17章:M249輕機槍
     
    第一章8:伸縮式彈藥
     
    第19章:聚合物外殼彈藥
     
    第20章:高低系統
     
    第21章:下一代班級武器計劃
     
    (II) 回答有關輕型輕武器技術的公眾熱門問題。
     
    (III) 輕型輕武器技術在許多領域的應用實例。
     
    (四)17個附錄,簡要講解各行業266項新興技術,360度全面了解輕型輕武器技術。
     
    本書讀者
     
    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輕型輕型武器技術的基礎知識或信息的人。
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  • 合成基因組學 - 使用基因改造來創造新的 dna 或整個生命形式 - cover

    合成基因組學 - 使用基因改造來創造新的 dna 或整個生命形式

    Fouad Sabry

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    什麼是合成基因組學
     
    為了製造新的 DNA 或完整的生命形式,合成基因組學是合成生物學的一個相對年輕的子領域,它採用了諸如基因改造等技術生命形式或人工基因合成。這些技術可用於創造新的 DNA。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:合成基因組學
     
    第 2 章:鹼基對
     
    第 3 章:細菌人工染色體
     
    第 4 章:分子遺傳學
     
    第 5 章:酵母人工染色體
     
    第 6 章:DNA 合成
     
    第 7 章:定點誘變
     
    第 8 章:異種生物學
     
    第 9 章:分子生物學文章索引
     
    第 10 章:DNA 構建體
     
    第 11 章:基因組文庫
     
    第 12 章:Fosmid
     
    第 13 章:人工基因合成
     
    第 14 章:功能克隆
     
    第 15 章:支原體實驗室
     
    第 16 章:核酸類似物
     
    第 17 章:分子克隆
     
    第 18 章:最小基因組
     
    第 19 章:Clyde A. Hutchison III
     
    第 20 章:合成基因組
     
    Chapter 21: No-SCAR (Scarless Cas9 Assisted Recombineering) 基因組編輯
     
    (II) Ans是關於合成基因組學的公共熱門問題。
     
    (III) 合成基因組學在許多領域的實際應用示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要說明 266 360 度全方位了解合成基因組學的技術。
     
    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合成基因組學的基本知識或信息的人。
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  • 神經形態工程 - 智慧系統的創新途徑 - cover

    神經形態工程 - 智慧系統的創新途徑

    Fouad Sabry

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    在智慧系統日益驅動的世界中,「神經形態工程」對神經架構如何模仿人腦的認知功能提供了突破性的探索。這本書對於專業人士、學生和愛好者來說都是必不可少的,它提供了對生物學與技術之間融合的全面理解。隨著對智慧系統的需求不斷增長,對神經形態工程高級知識的需求也在不斷增長,這使得本書成為您未來的寶貴投資。
     
    章節簡要概述:
     
    1:神經形態工程:介紹此領域,強調其在機器人技術中的重要性。
     
    2:神經網路(機器學習):探索神經網路的基本概念及其應用。
     
    3:計算神經科學:討論神經科學和計算建模的交叉點。
     
    4:人工神經元:檢視神經形態系統中人工神經元的設計與功能。
     
    5:仿生計算:強調生物過程如何激發計算模型。
     
    6:光學神經網路:研究神經網路中基於光的計算的潛力。
     
    7:濕件計算機:探索計算的生物基質,提供創新的視野。
     
    8:量子神經網路:討論量子力學在神經運算中的整合。
     
    9:非常規計算:引入傳統方法以外的替代計算範式。
     
    10:尖峰神經網路:深入研究事件驅動運算及其對機器人技術的影響。
     
    11:儲層計算:檢查動態系統以進行有效的資訊處理。
     
    12:憶阻器:解釋憶阻器在創造記憶和學習能力上的作用。
     
    13:物理神經網路:研究神經網路的硬體實現。
     
    14:奈米場效電晶體:討論增強神經形態運算效率的新穎設備。
     
    15:馬西米利亞諾·范思哲:介紹神經形態研究中關鍵人物的貢獻。
     
    16:憶阻器:探索用於高階運算架構的新型元件。
     
    17:誇貝納·博恩:強調神經形態工程先驅的工作。
     
    18:斯賓納克:討論模擬大型神經網路的突破性平台。
     
    19:認知計算機:探索模擬人類認知過程的系統。
     
    20:量子機器學習:研究量子原理如何徹底改變機器學習。
     
    21:卡拉維利特拉韋爾薩迪文特拉 方程式:分析推動神經形態工程進步的關鍵方程式。
     
    了解這些主題不僅可以增強您的知識,還可以使您處於技術的最前沿。這本書不僅是一種閱讀體驗;更是一種體驗。這是對了解智慧系統未來的投資。深入研究神經形態工程的世界,了解它如何塑造機器人科學,確保您有能力應對未來的挑戰。
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