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Apprendimento applicato ai veicoli terrestri: Migliorare le prestazioni dei veicoli terrestri attraverso l'apprendimento della visione artificiale
Apprendimento applicato ai veicoli terrestri: Migliorare le prestazioni dei veicoli terrestri attraverso l'apprendimento della visione artificiale
Apprendimento applicato ai veicoli terrestri: Migliorare le prestazioni dei veicoli terrestri attraverso l'apprendimento della visione artificiale
E-book119 pagine1 ora

Apprendimento applicato ai veicoli terrestri: Migliorare le prestazioni dei veicoli terrestri attraverso l'apprendimento della visione artificiale

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Info su questo ebook

Cos'è l'apprendimento applicato ai veicoli terrestri


L'iniziativa Learning Applied to Ground Vehicles (LAGR), operativa dal 2004 al 2008, è stata progettata con l'intento di accelerare lo sviluppo della navigazione fuoristrada autonoma, basata sulla percezione nei veicoli terrestri robotici senza pilota (UGV). La DARPA, un'agenzia di ricerca del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti d'America, ha fornito finanziamenti al LAGR.


Come trarrai beneficio


(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:


Capitolo 1: Programma DARPA LAGR


Capitolo 2: DARPA


Capitolo 3: Robot autonomo


Capitolo 4: Robot militare


Capitolo 5: Grande sfida DARPA


Capitolo 6: Veicolo terrestre senza pilota


Capitolo 7: Sperimentazione europea di robot terrestri


Capitolo 8: Robot mobile


Capitolo 9: Frantumatore (robot)


Capitolo 10: Centro nazionale di ingegneria robotica


(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sull'apprendimento applicato ai veicoli terrestri.


(III) Esempi reali di utilizzo dell'apprendimento applicato ai veicoli terrestri in molti campi.


A chi è rivolto questo libro


Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di Apprendimento Applicato ai Veicoli Terrestri.

LinguaItaliano
Data di uscita5 mag 2024
Apprendimento applicato ai veicoli terrestri: Migliorare le prestazioni dei veicoli terrestri attraverso l'apprendimento della visione artificiale

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