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地上車両に適用された学習 - コンピュータービジョン学習による地上車両のパフォーマンスの向上 - cover

地上車両に適用された学習 - コンピュータービジョン学習による地上車両のパフォーマンスの向上

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

地上車両に適用される学習とは何ですか
 
2004 年から 2008 年まで実施されていた地上車両への学習適用 (lagr) イニシアチブは、ロボット無人地上車両 (ugv) における自律的で知覚ベースのオフロード ナビゲーションの開発を促進することを目的として設計されました。米国国防総省傘下の研究機関であるdarpaがlagrに資金を提供した。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: darpa lagr プログラム
 
第 2 章: darpa
 
第 3 章:自律型ロボット
 
第 4 章: 軍事用ロボット
 
第 5 章: darpa グランド チャレンジ
 
第 6 章: 無人地上車両
 
第 7 章: 欧州陸上ロボット試験
 
第 8 章: 移動ロボット
 
第 9 章:クラッシャー(ロボット)
 
第 10 章: 国立ロボット工学センター
 
(ii) 地上車両に適用される学習に関する一般のトップの質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で地上車両に適用された学習の使用に関する実際の例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および地上車両に適用されるあらゆる種類の学習について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
Disponibile da: 05/05/2024.
Lunghezza di stampa: 105 pagine.

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    メリット>
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: カルマン フィルター
     
    第 2 章: 加重算術平均
     
    第 3 章: 多変量確率変数
     
    第 4 章: 共分散
     
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    第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
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    (ii) 陸軍士官学校に関する一般のよくある質問への回答。
     
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