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9780367733391 - Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective de Arana-Daniel, Nancy; Alanis, Alma Y.; Lopez-Franco, Carlos (12 resultados)
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Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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NEURAL NETWORKS FOR ROBOTICS: AN ENGINEERING PERSPECTIVE
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Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
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Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Neural Networks for Robotics
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Nancy Arana-Daniel received her B.Sc. Degree from the University of Guadalajara in 2000, and her M. Sc. And Ph.D. degrees in electric engineering with the special field in computer science from Research Center of the National Polytechnic.
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Neural Networks for Robotics: An Engineering Perspective
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Ltd Dez 2020, 2020
ISBN 10: 0367733390 ISBN 13: 9780367733391
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware - The book offers an insight on artificial neural networks for giving a robot a high level of autonomous tasks, such as navigation, cost mapping, object recognition, intelligent control of ground and aerial robots, and clustering, with real-time implementations. The reader will learn various methodologies that can be used to solve each stage on autonomous navigation for robots, from object recognition, clustering of obstacles, cost mapping of environments, path planning, and vision to low level control. These methodologies include real-life scenarios to implement a wide range of artificial neural network architectures.
