Nonparametric Bayesian Learning for Collaborative Robot Multimodal Introspection (Registro nro. 153737)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04028nam a22006375i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 978-981-15-6263-1
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control DE-He213
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20220530131915.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 200721s2020 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811562631
-- 978-981-15-6263-1
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-15-6263-1
Fuente del número o código doi
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia TJFM1
Fuente bicssc
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia TEC037000
Fuente bisacsh
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia TJFM1
Fuente thema
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación 629.892
Número de edición 23
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Zhou, Xuefeng.
Término indicativo de función/relación author.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Nonparametric Bayesian Learning for Collaborative Robot Multimodal Introspection
Medio [electronic resource] /
Mención de responsabilidad, etc. by Xuefeng Zhou, Hongmin Wu, Juan Rojas, Zhihao Xu, Shuai Li.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed. 2020.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Nature Singapore :
-- Imprint: Springer,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2020.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión XVII, 137 páginas50 ilustraciones, 44 ilustraciones in color.
Otras características físicas online resource.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction to Robot Introspection -- Nonparametric Bayesian Modeling of Multimodal Time Series -- Incremental Learning Robot Complex Task Representation and Identification -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Monitoring -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Diagnose -- Learning Policy for Robot Anomaly Recovery based on Robot.
506 0# - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Limitaciones de acceso Open Access
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This open access book focuses on robot introspection, which has a direct impact on physical human-robot interaction and long-term autonomy, and which can benefit from autonomous anomaly monitoring and diagnosis, as well as anomaly recovery strategies. In robotics, the ability to reason, solve their own anomalies and proactively enrich owned knowledge is a direct way to improve autonomous behaviors. To this end, the authors start by considering the underlying pattern of multimodal observation during robot manipulation, which can effectively be modeled as a parametric hidden Markov model (HMM). They then adopt a nonparametric Bayesian approach in defining a prior using the hierarchical Dirichlet process (HDP) on the standard HMM parameters, known as the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM). The HDP-HMM can examine an HMM with an unbounded number of possible states and allows flexibility in the complexity of the learned model and the development of reliable and scalable variational inference methods. This book is a valuable reference resource for researchers and designers in the field of robot learning and multimodal perception, as well as for senior undergraduate and graduate university students.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Robotics.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Statistics .
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Control engineering.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Automation.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Machine learning.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Mathematical models.
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Robotic Engineering.
650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Bayesian Inference.
650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Control, Robotics, Automation.
650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Machine Learning.
650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Mathematical Modeling and Industrial Mathematics.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Wu, Hongmin.
Término indicativo de función/relación author.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Rojas, Juan.
Término indicativo de función/relación author.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Xu, Zhihao.
Término indicativo de función/relación author.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Li, Shuai.
Término indicativo de función/relación author.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
773 0# - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN
Título Springer Nature eBook
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811562624
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811562648
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811562655
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="https://doi.org/10.1007/978-981-15-6263-1">https://doi.org/10.1007/978-981-15-6263-1</a>
912 ## -
-- ZDB-2-SMA
912 ## -
-- ZDB-2-SXMS
912 ## -
-- ZDB-2-SOB

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