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博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

從事設備安全檢測驗證的輔導機構,擁有經驗豐富的機械安全輔導工程師,並與多家國內外知名驗證公司合作。

服務範圍包含各項產業機械、工業電控系統、鞋廠自動化設備、半導體設備及光電廠設備…等產品。

透過我們的服務,協助客戶滿足各國安規的需求,進而提升產品的安全性及競爭力,將產品行銷至國際。

博翔科技有限公司在各大經濟體系的安全認證規範已擁有了十餘年的經驗與經歷,瞭解著安全技術與設計在認證過程的困難點

藉此Protect & Safe 秉著提供更方便更完善的認證與產品給您,

並提供CE認證、TS認證、MD認證、LVD認證、EMC認證、UL認證、NRTL認證、SEMI認證、CB認證、PSE認證、CCC認證、ASME認證、CNS認證、NFPA認證、510K認證等服務,邀請您一起邁向世界的安全技術頂端

博翔團隊核心成員出身法人中心,相較國內其他安全檢測驗證同業,博翔的強項在於成員經驗豐富,輔導過相當多的成功案例,及能為客戶提供從產品查驗、測試、驗貨與取得國外安全認證的一條龍式全方位解決方案

甚至該公司已自行開發出安全護罩、安全模組多項安全元件,期能協助客戶在兼顧「品質、安全、交期與成本」等考量下,提升其產品在全球市場的競爭力。

並且擁有最完善的設備整改服務,以符合國際標準,保證出口!

可採用標準: 2006/42/EC, EN ISO 10218-1, EN ISO 10218-2, EN ISO 11161-1, EN ISO 12100, EN ISO 13849-1, EN 12622, EN 60204-1, EN ISO 13857, EN ISO 13855, EN ISO 13851,SEMI S2, SEMI S10, SEMI S8, SEMI S22, SEMI S14, SEMI S17, SEMI S28, SEMI S26等

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內容簡介

  中國古代憲制作為持久存在的制度經驗,有其自己的邏輯與合理之處。該書作者從法學、社會學、歷史學等多個學科的宏觀視角出發,對歷史中國的憲制經驗進行了總體把握,逐一分析了“齊家”“治國”“平天下”以及軍事、官僚、經濟等構成制度,揭示了歷史中國千年傳承的深度原因,並力圖闡釋歷史中國在世界制度文明上獨有的貢獻。

作者介紹

作者簡介

蘇力


  祖籍江蘇,1955年出生於合肥。北京大學博雅講席教授,北京大學法學院天元講席教授,長江學者。先後發表論文二百餘篇,出版個人獨著、文集和譯著二十餘種。

目錄


引論  中國的憲制難題
第一章宗法封建變遷中的憲制問題
第二章齊家:父慈子孝與長幼有序
第三章齊家:男女有別
第四章憲制的軍事塑造
第五章疆域管控與行政區劃
第六章度量衡的憲制塑造力
第七章經濟的構成與整合
第八章“書同文”和“官話”
第九章精英政治與政治參與
第十章作為制度的皇帝
第十一章“缺失的”公民?
參考文獻
 
 

詳細資料

  • ISBN:9789624591644
  • 規格:平裝 / 597頁 / 16 x 24 x 2.98 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:香港
  • 本書分類:> >

 

 

移動機器人應該能夠有效地導航現實世界的環境,避免人類或周圍環境的其他障礙,才能完成人類設計的任務。雖然靜態對象通常很容易被機器人檢測和規避,但是避免人類可能更具挑戰性,因為這需要預測其未來的運動並相應地進行計劃。 加州大學伯克利分校的研究人員最近開發了一種新的框架,該框架可以增強辦公室,房屋或博物館等室內環境中人類的機器人導航能力。他們的模型在arXiv上預先發表的一篇論文中提出,並在稱為HumANav的真實感圖像數據集上進行了訓練。 研究人員在論文中寫道:「我們提出了一種圍繞人類導航的新穎框架,該框架將基於學習的感知與基於模型的最佳控制相結合。」 ... 這些研究人員開發的新框架被稱為LB-WayPtNav-DH,它包含三個關鍵組件:感知,計劃和控制模塊。感知模塊基於卷積神經網絡(CNN),該神經網絡經過訓練可以使用監督學習將機器人的視覺輸入映射到航路點(即下一個所需狀態)。 然後,由CNN映射的航路點將被饋送到框架的計劃和控制模塊。這兩個模塊結合在一起,可確保機器人安全地移動到其目標位置,從而避免了周圍環境中的障礙物和人員。 該圖說明HumANav數據集包含的內容以及它如何實現包含人的室內環境的真實感渲染。圖片來源:Tolani等 研究人員在他們被稱為HumANav的數據集中包含的圖像上訓練了CNN。HumANav包含從另一個稱為SURREAL的數據集改編而成的模擬建築物環境的逼真的渲染圖像,人類可以在該環境中四處走動。這些圖像描繪了6000個行走的,有紋理的人體網格,按人體形狀,性別和速度排列。 研究人員在論文中寫道:「所提出的框架學會僅基於單眼RGB圖像來預測和響應人們的運動,而無需明確預測未來的人類運動。」 研究人員在模擬和現實世界中的一系列實驗中評估了LB-WayPtNav-DH。在實際實驗中,他們將其應用於Turtlebot 2,Turtlebot 2是一款帶有開源軟體的低成本移動機器人。研究人員報告說,機器人導航框架可以很好地推導出看不見的建築物,從而在模擬和現實環境中有效規避人類。 ...... 圖片來源:Varun Tolani MS 研究人員在論文中寫道:「我們的實驗表明,與單純基於學習的方法相比,將基於模型的控制與學習相結合可以帶來更好,更數據有效的導航行為。」 新框架最終可以應用於各種移動機器人,從而增強其在室內環境中的導航能力。到目前為止,事實證明,他們的方法表現出色,可以將模擬開發的策略轉移到實際環境中。 在未來的研究中,研究人員計劃在更加複雜或擁擠的環境的圖像上訓練他們的框架。此外,他們想擴大他們編輯的訓練數據集,包括一組更加多樣化的圖像。

 

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文章來源取自於:

 

 

壹讀 https://read01.com/NNM0737.html

博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010839122

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