به گیاهان ، گلها گوش دهید ، ببینید ، آنها را لمس کنید ، بو کنید. همچنین دلبستگی کودکان به طبیعت و محیط و رشد کلی آنها را افزایش می دهد. بچه ها نیز از آن لذت آموزش رباتیک در خانه برای کودکان می برند و همزمان چیزهای زیادی یاد می گیرند. به یاد دارم ، زمانی که من وزیر ارشد گجرات بودم ، برنامه ای وجود داشت. همه مدارس را لیست کردیم ... از بچه های همه مدارس پرسیدیم که قدیمی ترین درخت روستای آنها چیست.
درختی را پیدا کنید که قدیمی ترین است. بنابراین آنها مجبور بودند به همه جا بروند ، همه درختان اطراف روستا را ببینند ، حتی از معلمان بپرسند. و همه به اتفاق گفتند آموزش رباتیک در خانه برای کودکان که این درخت بسیار قدیمی است و بعداً بچه ها به مدرسه آمدند و روی آن آهنگ نوشتند ، مقاله نوشتند ... داستان بنویسید ، یعنی این درخت را ستایش کنید.
با این حال ، در این فرایند ، آنها مجبور شدند به دنبال درختان زیادی ، قدیمی ترین درختان باشند. او شروع به یادگیری بسیاری از چیزها کرد و می توانم بگویم ، این آزمایش بسیار موفق بود. از یک سو ، کودکان از محیط زیست اطلاعاتی کسب کردند ، از سوی دیگر ، آنها همچنین فرصت یافتند تا اطلاعات زیادی در مورد روستای خود به دست آورند آموزش رباتیک در خانه برای کودکان . ما باید روشهای مشابه و ساده ای را توسعه دهیم. ت
جربه ما باید اصل آموزش مدرن ، تعامل ، کشف ، تجربه ، بیان و رهبری باشد ، یعنی دانش آموزان ایرانیان سایبر با توجه به علایق خود در فعالیتها ، پروژه ها شرکت کنند. سعی کنید آن را به روش خود درک کنید. دیدگاه های مختلف در مورد این فعالیت ها ، رویدادها ، پروژه ها را از تجربه خود بیاموزید. این می تواند تجربه شخصی آنها یا یک تجربه آموزش رباتیک در خانه برای کودکان مشترک باشد. سپس کودکان یاد می گیرند که خود را خلاقانه بیان کنند.
تنها با ترکیب همه آنها راهی برای تسلط می شود. اکنون که می توانیم کودکان را به کوه ها ، مکان های تاریخی ، مزارع و واحدهای تولیدی ایمن ببریم. حالا ببینید موتور راه آهن را در کلاس درس می خوانید ... فقط بخوانید اما هرگز تصمیم نگیرید که یک ایستگاه راه آهن در نزدیکی روستا وجود دارد ، پس بیایید برویم ... ما نحوه عملکرد موتور را به بچه ها نشان می دهیم ، سپس آنها را به ایستگاه اتوبوس می بریم ، نحوه عملکرد اتوبوس را به آنها نشان می دهیم. آموزش رباتیک در خانه برای کودکان دیدن آن
رشروع کنیم به خوردن. می دانم ، بسیاری از مدیران و معلمان فکر خواهند کرد که این همان کاری است که آنها در مدرسه یا کالج خود انجام می دهند. من معتقدم که بسیاری از معلمان خلاق هستند و سخت کار می کنند. اما همه جا اینطور نیست. و به همین دلیل بسیاری از دانش آموزان از دانش عملی خارج می شوند. هرچه بیشتر این چیزهای خوب را گسترش دهیم ، معلمان دیگر فرصت یادگیری بیشتری خواهند داشت. هرچه تجربیات معلم بیشتر آموزش رباتیک در خانه برای کودکان به اشتراک گذاشته شود ، کودکان از مزایای بیشتری برخوردار خواهند شد.
همکاران ، هر منطقه ای در کشور ما شایستگی های خاص خود را دارد ، برخی از هنرهای سنتی ، صنایع دستی ، محصولات در همه جا معروف هستند. مانند سارهای بهالگ پور در بیهار ، ابریشم آنجا در سراسر کشور مشهور است. دانش آموزان از این بافندگی دیدن می کنند ، بافندگی دستی ، می بینند که این لباس ها چگونه ساخته می شوند؟ بگذارید به آنها آموزش داده شود. از کسانی که روی آن کار می کنند سوال بپرسید. آموزش رباتیک در خانه برای کودکان سوالات را به کلاس درس ببرید. سپس از آنها بخواهید آنچه را که درخواست کرده اید به شما بگویند
زبان انگلیسی. ارسال شده توسط دانشگاه فناوری کوئینزلند قیمت: رایگان ، گواهینامه - 79 دلار. یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی دوره مقدماتی هوش مصنوعی معرفی دوره آنلاین آموزش رباتیک مبتدی هوش مصنوعی دوره مقدماتی هوش مصنوعی
دوره "شبکه های عصبی" دوره آنلاین "شبکه های عصبی". به عنوان بخشی از این دوره ، دانش آموزان با مبانی نظری و عملی شبکه های عصبی مصنوعی آشنا می شوند. دانش آموزان یاد می گیرند که چگونه از شبکه های عصبی برای حل طیف وسیعی از مشکلات در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند.
دوره های یادگیری ماشین از دانشگاه واشنگتن مجموعه 6 دوره "یادگیری ماشین" از دانشگاه واشنگتن. تجربه عملی با یادگیری ماشین در پایان دوره اول آموزش رباتیک مبتدی ، نحوه پیش بینی قیمت خانه ، تجزیه و تحلیل احساسات کاربران و نحوه استفاده از روش های یادگیری ماشین در زمینه های مختلف را خواهید آموخت.
زمان: 6 هفته ، شروع شده در 25 دسامبر 2017 ، شما هنوز هم می توانید بپیوندید. زبان انگلیسی. نویسندگان: امیلی فاکس ، کارلوس گوسترین. قیمت: 2 885 ₽ در ماه ، دوره آزمایشی رایگان است. دوره یادگیری ماشین از دانشگاه استنفورد
دوره آنلاین "یادگیری ماشین" از دانشگاه استنفورد. در این دوره ، با م الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا می شوید ، در کاربرد عملی آنها تجربه کسب می کنید ، نه تنها مبانی نظری یادگیری ماشین ، بلکه دانش عملی را نیز یاد می گیرید ، با بهترین شیوه های نوآورانه دره سیلیکون در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آموزش رباتیک مبتدی این دوره مقدمه ای گسترده برای یادگیری ماشین ، داده کاوی و تکنیک های آماری برای تشخیص الگو ارائه می دهد.
زمان: 7 هفته ، شروع شده در 25 دسامبر 2017 ، شما هنوز هم می توانید بپیوندید. زبان انگلیسی. نویسنده: اندرو نگ. قیمت: رایگاندوره یادگیری ماشین در درجه مهندسی یادگیری ماشین آنلاین نانو. این برنامه به شما می آموزد که چگونه مهندس ایرانیان سایبر یادگیری ماشین شوید ، از پیش بینی استفاده کنیدررمدل های فنی در زمینه هایی مانند امور مالی ، مراقبت های بهداشتی ، آموزشی و غیره.
مدت زمان: 6 ماهزبان انگلیسی. نویسندگان: آرپان چاکرابورتی ، دیوید جوینر ، لوئیس سرانو ، سباستین ترون ، وینسنت وانوک ، کتی مالون. قیمت: آموزش پرداخت می شود ، 2 جلسه رایگان وجود دارد. مکاترونیک و رباتیک دوره آنلاین "نوآوری در صنعت: آموزش رباتیک مبتدی مکاترونیک و روباتیک" یک دوره از دانشگاه تومسک است که برای دانشجویان تخصص های فنی و هر کسی که علاقه مند به رباتیک است طراحی شده است.
این دوره به شما کمک می کند تا مسیر مشخصی را انتخاب کرده و مطالعه کنید: مطالعه ساختار و سینماتیک ربات ها ، درایوهای ربات ها ، کنترل و برنامه نویسی ، سازماندهی تولید روباتیک ، طراحی قطعات ساخت کامپیوتر در دستگاه های
و غیره. فیزیک و ریاضیاتبرنامه: یادگیری اصول رباتیک و مکانیک مطالعه عملکرد مکانیسم ها و قطعات الکترونیکی مونتاژ روبات ها در موضوعات مختلف (از خانگی تا تخصصی) ایجاد و حفاظت از پروژه خود شمایادگیری اصول برنامه نویسی
برنامه نویسی تاسیسات روباتیک بر اساس پلت شرکت در مسابقات رباتیک در پایان هر واحد دانشجویی ، دانش آموز گواهینامه دریافت می کند کلاسها پشتکار و توجه را آموزش می دهند ، به کودک می آموزند آموزش رباتیک مبتدی که در کار خلاق باشد و دانش به دست آمده را در عمل به کار گیرد.
این دوره دانش عمیقی از برنامه نویسی در محیط E ، درک اصول اساسی رباتیک و دانش مکانیک را ارائه می دهد. کلاسها به صورت گروهی تا 6 نفر برگزار می شود. ادوروبوت ها مجموعه ای از آموزش های ویدئویی در زمینه رباتیک بر اساس سازنده. دوره آموزشی برای مبتدیان طراحی شده است و نیازی به دانش ورودی خاصی ندارد. نویسنده یک معلم رباتیک اولگ آموزش رباتیک مبتدی گورنوف است.
به راحتی برای آموزش خود معرفی می شود. 5. پیاده سازی نمونه برنامه ربات برای تأیید کاربرد عملی سیستم ، ما یک روباتیک را درک کردیم سیستم با استفاده از یک آموزش رباتیک مبتدی روبات فیزیکی و انجام وظیفه آنرا تأیید کرد. 5.1 سخت افزاروظیفه اصلی این سیستم دستیابی و گرفتن جعبه ای بود که روی میز قرار گرفته بود. شکل 8a
تنظیم تجربی را نشان می دهد. اندازه کادر به عنوان شی هدف برای گرفتن انتخاب شده است بعاد 95 × 45 × 18 میلی متر بود. ما این سیستم را با استفاده از5] ، که دارای شش مورد است ، پیاده سازی کردیم درجات آزادی () ، یک دسته دو انگشتی و یک دوربین [36]. برای کنترل بازو و دوربین ربات ، ما به ترتیب از 7] و [38] استفاده کردیم ،
که هر دو منبع باز هستند. آموزش رباتیک مبتدی دوربین وب به سه پایه بالای صفحه متصل شده است بازو ، و شکل 8b تصویری را که توسط دوربین گرفته شده است نشان می دهد. سخت افزار در آن نگهداری می شد سنسورهای 2021 ، 21 ، 3804 12 از 21 موقعیت مشابه در مراحل DC و TE این به منظور جلوگیری از دقت مدل بود
به دلیل تغییر زاویه دید دوربین ، کاهش می یابد. شکل 8. الف) تنظیم محیط آزمایشی. (ب) تصویر Rگرفته شده توسط دوربین. 5.2 آزمایش یادگیری مراحل را روی سیستم پیاده سازی شده اجرا کردیم. آموزش رباتیک مبتدی در مرحله DC ، ما در عرض 2 ساعت تقریبا 500 تصویر جمع آوری کردیم. همه تصاویر با موقعیت یادداشت شدند
نگرش ها ، همانطور که در بخش 4.2 توضیح داده شده است. در مرحله ، ما مدل نمونه را آموزش دادیم توسط اجرا شده است. مدل شامل چهار لایه کانولوشن و سه لایه بود لایه های کاملاً متصل لایه آخر دارای یک فعال سازی خطی بود و لایه های دیگر ایرانیان سایبر دارای فعال سازی واحد خطی اصلاح شده () ورودی مدل تصویر دوربین بود
تغییر اندازه به 64 × 64 پیکسل ، آموزش رباتیک مبتدی و خروجی یک موقعیت موضعی (x ، y ، θ) در مختصات بود سیستم ربات تابع ضرر میانگین مربعات خطا بین خروجی بود و سیگنال های هدف ما از 33٪ مجموعه داده تصویر به عنوان داده های اعتبار سنجی استفاده کردیم. این این مدل با استفاده از بهینه ساز [39] در بیش از 3000 دوره آموزش داده شد. اندازه دسته بود
10. روند آموزش کمتر از 3 ساعت به طول انجامید. نتایج منحنی یادگیری در نشان داده شده است شکل 9. بر اساس مقادیر ضرر و دقت ، ما آموزش را همگرا ارزیابی کردیم. ما از پارامترهای وزن آموزش رباتیک مبتدی در زمان دوره 3000 برای مرحله بعدی TE استفاده کردیم. در مرحله TE ، با استفاده از پارامترهای بدست آمده از مرحله ML ، ساختیم تشخیص تصویر و تأیید کرد که آیا کار گرفتن برای شیء مورد نظر می تواند انجام شود
انجام شود. بازوی ربات می تواند بدون در نظر گرفتن موقعیت بازو ، چنگ زدن را انجام دهد شیء قرار داده شده (شکل 10). میزان موفقیت کار انجام شده ، 85٪ بود دقت در داده های اعتبار سنجی توجه داشته باشید که دقت برنامه های رباتیک تا حد زیادی آموزش رباتیک مبتدی به تعداد مجموعه داده ها و محیط اجرای برنامه بستگی دارد.
از آنجا که کار درک ما ساده است ، می توان مدل را با یک مدل کوچک آموزش داد مقدار داده این کار برای مبتدیان کافی است تا جریان توسعه را تجربه کنند. از جانب در بالا ، تأیید شد که برنامه توسعه یافته ما به طور عادی کار می کند.
در این کار انتخاب ، لایه میانی ویژگی های هندسی اشیا را می آموزد ، مانند لبه ، شکل ، تفاوت بین پس زمینه و شی و سایه زدن. برای ایجاد یک مدل با عملکرد خوب ، کاربر یاد می گیرد که چگونه داده های آموزشی را جمع آوری کند بر روی ویژگی های تصویر از طریق پیاده سازی تأکید کنید. به عنوان یک مثال ، آموزش رباتیک مبتدی شناخته شده است
که هر چه تنوع موقعیت ها و حالت های شیء در تصاویر آموزشی بیشتر باشد ، بیشتر است قابلیت تعمیم مدل برای سایر جزئیاترررررتکنیک ها ، لطفا مراجعه کنید به نظرسنجی در [40] یا آموزش ابزارهای پشتیبانی [17،20]. آنها واقعی و هستند تکنیک های مفید برای توسعه یک برنامه رباتیک واقعی.
برنامه نویسی ریاضی پیشرفت ریاضی در برنامه نویسی های مهمی را در کل کارایی ، تضمین کیفیت و کاهش هزینه سالانه (TAC) فرآیندهای صنعتی متعدد و همچنین حل بسیاری از مشکلات مدیریت زنجیره تامین نشان داده است. گونزالز-سیلوا و هرناندز (1996) بیان می کنند که در بخش سلامت مهندسان پزشکی (BE) وظیفه دارند که تأمین مالی و ایجاد پروتکل هایی برای نگهداری دوره ای پیشگیرانه (PM) و جایگزینی تجهیزات پزشکی را تشویق کنند. تکنیک های بهینه سازی مدیریت صحیح و کارآمد بیمارستانها و مراکز تصویربرداری پزشکی (H & MIC) را ارتقا می بخشد. امروزه ، برنامه و برنامه PM کارآمد برای نگهداری تجهیزات و تجهیزات پزشکی (MED) بسیار مهم است. در مکزیک ، راه حل های ابتکاری هنوز در بسیاری از بخش های کار مورد پسند است. فقدان اطلاعات ریاضی در برنامه نویسی و انتشار تکنیک های بهینه سازی در شرکت های کوچک به دلیل درک آنها به عنوان هزینه های بزرگ و غیر ضروری است. خدمات PM معمولاً توسط سه بازیگر مختلف در H & MIC ارائه و انجام می شود:
•
ارائه دهنده یا تولید کننده MED ها ، زمانی که ضمانت نامه دستگاه هنوز معتبر است.
•
شرکتهای مستقل (برون سپاری) برای این ریاضی در برنامه نویسی سرویس خاص استخدام شده اند.
•
گروه مهندسی پزشکی پزشکی بیمارستان یا مرکز.
این مقاله یک مطالعه موردی از یک شرکت برون سپاری است ، دومین گزینه در لیست بالا. شرکت برون سپاری خدماتی را برای نگهداری پیشگیرانه و اصلاحی MED ها در سیزده H & MIC ارائه می دهد. با این حال ، این شرکت فاقد پروتکل هایی ریاضی در برنامه نویسی برای برنامه ریزی بهینه است که زمان و هزینه های مربوط به انجام PM را به حداقل برساند. قبل از انجام مطالعه بهینه سازی ایرانیان سایبر ، این شرکت مسیرهای خود را تنها با ملاحظات ابتکاری تعیین می کرد.
به طور کلی ، هزینه کل سالانه برای تهیه PM از سه جزء تشکیل شده است:
•
حمل و نقل (استفاده از خودرو و سوخت)
•
حقوق و دستمزد (که بستگی به تعداد مهندسان در جاده دارد)
•
قطعات (تعویض قطعات دستگاه ها)
دو جزء اول بستگی مستقیم به فاصله بین H & MIC ها دارد. ریاضی در برنامه نویسی این مطالعه با هدف به حداقل رساندن هزینه افزایش سفارشات PM انجام می شود. هزینه تابعی از زمان سفر (فاصله/سرعت متوسط) و زمان افزایش سفارش است. برنامه بهینه برای MP واقعی در کارهای بعدی ارائه خواهد شد.
در این خط ، هستی شناسی حوزه محدودیت مفهومی (CC) برای تعمیم استفاده از محدودیت های خاص (Dombayci و Espuña 2017) و نحوه مدل سازی محدودیت ها در حوزه ریاضی پیشنهاد می شود (Muñoz et al.، 2014). ریاضی در برنامه نویسی بر اساس دامنه CC ، یک روش سیستماتیک برای ایجاد و حل مشکلات تصمیم گیری عمومی در طیف وسیعی از سناریوها پیشنهاد شده است. این بر اساس تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود و الگوهای قبلاً شناسایی شده از مدل های بهینه سازی است ، به طوری که زمان و تلاش مورد نیاز برای انجام کارهای مدل سازی مکرر به میزان قابل توجهی کاهش می یابد.
1. معرفی
تکنیک های برنامه نویسی ریاضی به طور گسترده در ریاضی در برنامه نویسی مشکلات مقاوم سازی شبکه مبدل های حرارتی (HEN) مورد مطالعه قرار گرفته است. کار منتشر شده برای مقاوم سازی HEN را می توان به دو قسمت تقسیم بندی معمولی توپولوژی و تشدید اجرای بدون اصلاح توپولوژی تقسیم کرد.
مشکلات مقاوم سازی HEN که به اصلاح توپولوژی می پردازد شامل ریاضی در برنامه نویسی استراتژی های بازسازی کبریت های حرارتی (به عنوان مثال جابجایی مبدل و جابجایی جریان) ، افزودن ناحیه انتقال حرارت اضافی و نصب مبدل های جدید است. اکثر مدلهای مربوط شامل فرمولاسیون MINLP یا فرمولاسیون ترکیبی NLP-MILP هستند. برای مقابله با عدم محدبگی در این مدل ها ، Ciric & Floudas (1990) از تکنیک های
تجزیه خم کننده های عمومی استفاده کردند که می تواند به طور مکرر مقادیر متغیرها را در یک روش تکراری (زیرمشکل اولیه تا مشکل فرعی اصلی ریاضی در برنامه نویسی ) تا راه حل نهایی به روز کند. یافت شد؛ در حالی که Yee & Grossmann (1991) برخی از ساده سازی ها را برای تسکین معادلات غیر خطی معرفی کردند ، و اختلاف دمای میانگین لگاریتمی (LMTD) را با اختلاف دمای میانگین حسابی (AMTD) جایگزین کردند. از سوی دیگر ، روشهای بهینه سازی تصادفی ، شبیه سازی بازپخت (SA) (Athier و همکاران ، 1998) و الگوریتم های ژنتیک (GA) (بوچنک و Jezowski ، 2006 ؛ رضایی و شفیعی ، 2009) ، iranian cyber برای مدیریت چنین NP انجام شده است. -مشکلات سخت پیاده سازی تکنیک های تشدید شده در ریاضی در برنامه نویسی HEN بدون تغییرات توپولوژی
به دلیل هزینه کمتر سرمایه در طول مقاوم سازی در HEN موجود و اجرای کوتاه تر ، به راحتی در عمل به دست می آید. پان و همکاران (2012a ، 2012b) ابتدا یک روش بهینه سازی تکراری مبتنی بر MILP را برای تشدید انتقال حرارت در HEN بدون تغییرات توپولوژی برای برخی از مشکلات ریاضی در برنامه نویسی ادبیات پیشنهاد کرده اند ، و سپس با موفقیت این رویکرد را برای مشکلات در مقیاس بزرگ گسترش داده اند.
در این مقاله ، روش ارائه شده توسط پان و همکاران. (2012a) برای رسیدگی ریاضی در برنامه نویسی به مقاوم سازی HEN با اصلاح ساختار (از جمله تقسیم جریان) توسعه یافته است. متمایز از روش پیشنهادی قبلی ، مدل جدید به اصلاح توپولوژی شبکه و تقسیم جریان می پردازد ، که برای بهینه سازی پیچیده تر و دشوارتر است.