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哈伯寶藏：哈伯太空望遠鏡30年偉大探索與傳世影像

為了解決astro機器人的問題，作者JimBell 這樣論述：

　　太陽發出的光要八分半鐘才會抵達地球，因此我們看到的太陽是它八分半鐘之前的樣子。同理，往太空愈深處望去，看到的就是愈久以前的太空。哈伯太空望遠鏡能看見太空非常久以前的樣子，包括數百萬、甚至數十億年前的恆星、星雲和星系。 　　 　　哈伯揭露的宇宙起源和演變歷程，遠超過其他太空望遠鏡。要是沒有哈伯，我們就不可能準確地知道大爆炸發生在將近138億年前，或者大質量黑洞在宇宙中很普遍，或者需要更多證據支持暗物質的存在。2020年4月，這架當代最重要的望遠鏡已經滿30歲，並進入可用年限的最後階段。哈伯先前已歷經五次太空維護任務，為本書撰寫序言的太空人約翰．格倫斯菲爾德參與了其中三次，今後

哈伯將不再接受實體維護，但在停止運作之後，哈伯的遺產仍會長久傳承下去。 　　 　　本書作者吉姆．貝爾教授是使用哈伯望遠鏡的天文學家，也是頂尖太空攝影專家，他在這本精采的專書中細數哈伯的所有成就，我們會了解哈伯如何拓展人類對宇宙的認識，以及我們在宇宙中的位置。   本書特色   　　自1990年發射升空至今，哈伯太空望遠鏡捕捉到無以數計的壯麗影像，包括太陽系與系外行星、遙遠的衛星、大量的小行星、行蹤飄忽的彗星、爆炸的恆星、高聳的星雲，以及碰撞中的星系。不過，由於NASA已不再對哈伯望遠鏡進行實體維修，這架「時光機」很可能會在不久的未來停止運作，因此，使用哈伯進行觀測研究的天

文學家、也是頂尖太空攝影專家吉姆．貝爾教授寫下了這本終極版的哈伯專書，向哈伯望遠鏡服役30週年誌慶，並回顧它為天文知識帶來的眾多進展。書中包含五大重點： 　　■以大尺寸高解析畫面呈現歷來最經典的哈伯天體照片 　　■詳細解說這些拍攝成果在天文學上的意義 　　■哈伯帶來的重大發現與後續研究 　　■使哈伯的建造、維護與升級得以實現的工程技術 　　■哈伯的下一步，以及繼哈伯之後的太空望遠鏡計畫

astro機器人進入發燒排行的影片

具注意力之變異狀態追蹤器應用於語言視覺導航

為了解決astro機器人的問題，作者張哲瑋 這樣論述：

近年有許多新興研究提出了處理機器人導航問題的方法，而語言視覺導航任務是其中最為現實的室內導航挑戰任務之一。這些方法中的大多數使用監督式學習將觀察直接映射到動作，或是利用基於策略的強化學習方法對預訓練的策略進行微調，抑或是基於模仿學習來解決語言視覺導航任務。語言視覺導航任務是一種離散控制任務，並且在這個任務中，從模擬器提供的觀察並不是完整的系統狀態。但傳統的強化學習是假設對於系統的觀察為一個符合馬可夫假設的系統狀態，因此並不能直接地用於此第一人稱視角的導航任務。在本研究，嘗試利用強化學習解決此導航任務，並將其視為一為部分可觀察馬可夫決策過程。為了能夠使用強化學習來解決部分可觀察馬可夫決策過程的

問題，一些方法遵循部分可觀察馬可夫決策過程的理論，成功地解決了一些非完美訊息的任務。儘管如此，這些方法中的大多數都適用於一些非現實的部分可觀察環境。例如：基於第三人稱視角機器人控制問題卻沒有提供實際測量值，或是提供部分畫面的電腦遊戲任務而沒有在每個時間點提供完整畫面。因此，本研究提出一種基於現代強化學習的方法來解決這類第一人稱視角並且真實的語言視覺導航任務。此任務在研究中將會被視為一種部分可觀察的問題。本研究中有三重新意。首先，我們提出了一個適合強化學習訓練的環境，可以用於在語言視覺導航任務中訓練策略函數。其次，本論文提出了具注意力之變異狀態追蹤器 (AVAST) 來推測環境的信念狀態，而不是

直接使用循環神經網絡聚合先前的觀察後的隱藏輸出作為環境狀態。與使用可能導致災難性遺忘的普通循環神經網絡不同，研究中所提出的狀態跟踪器使用變異型循環神經網絡和注意機制來估計置信狀態的分佈得以增強泛化的能力。因此，通過使用這種具注意力之變異狀態追蹤器，部分可觀察問題將可以簡化為一般馬可夫決策過程問題。第三，受到傳統強化學習理論的啟發，我們開發了一個簡單但有效的技巧，稱為帶有專家演示課程的循環經驗回放（RECED）。基於動態規劃的概念，若以終止狀態做為起點開始學習估計狀態價值表可以加快值表的訓練過程。因此，專家演示課程的技巧可以通過不同難度的課程幫助機器從終端狀態開始學習直到初始狀態。最後，本研究分

別使用競爭型雙重狀態動作價值學習和離散型柔性演員評論家演算法來引入了基於價值和演員評論家的強化學習方法，以與不同方法進行比較來評估本研究所提出的方法。根據實驗結果，可以發現本文提出的方法對比一些現有的方法具有較好的泛化性。

新 哆啦A夢超棒球外傳(02)

為了解決astro機器人的問題，作者麥原伸太郎藤子‧Ｆ‧不二雄創作公司 這樣論述：

　　實力不足但棒球資質首屈一指的主角球Ａ夢，對上最強球隊江戶川哆啦隊也認同的打者哆啦．艾梅爾，展開激烈對決！魔球、必殺打法連發的ASTRO大巨蛋盃篇開幕!! 本書特色 　　●22世紀的棒球不只是人類，有像哆啦Ａ夢的貓型機器人與人類組成棒球隊，展開勝負！ 　　●努力、友情、祕密道具！傳說的未來型熱血棒球漫畫新章開幕！ 　　●新主角「球Ａ夢」立志挑戰憧憬的江戶川哆啦隊!!   作者簡介 麥原伸太郎 　　1968年7月12日，日本東京都出生。 　　1987年以《秋風の贈り物》獲得第14回小學館新人漫畫大賞兒童部門藤子不二雄賞。 　　1988年進入藤子‧Ｆ‧不二雄創作公司。2000年《

哆啦Ａ夢超棒球外傳》(月刊コロコロコミック)開始連載。 　　被喻為藤子‧Ｆ‧不二雄老師第一弟子。  

研製象棋機器人基於卷積神經網路及視覺伺服控制

為了解決astro機器人的問題，作者宋豐均 這樣論述：

本文結合攝影機與機械臂研製可以與人對弈之象棋機器人。將有廣角鏡頭的GigE攝影機架設在機械臂工作區域上方擷取象棋棋盤影像，經影像處理分割象棋棋子影像，再用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNNs)辨識棋子的類別與位置，結合電腦象棋程式與機械臂影像視覺伺服控制完成對弈操作。本文的研究內容包括象棋棋子影像分割、卷積神經網路辨識象棋棋子影像的類別、及機械臂的視覺伺服控制。用頂帽轉換(Top Hat Transformation)、形態學處理、色彩分割、及霍夫轉換(Hough Transform)等影像處理方法，分割象棋棋子影像。用卷積神經網路對象棋棋子影

像進行辨識。用D-H表示法(Denavit-Hartenberg Convention)表示機械臂各軸間的座標轉換，藉此計算機械臂正逆運動學的解，並結合攝影機的影像得到象棋棋子的世界座標，形成機械臂眼離手視覺伺服回授控制系統，控制機械臂末端致動器到達目標位置，完成對弈棋子操作。系統整合測試結果顯示，在一般環境下，具人工智能可與人下象棋之機器人可以被實現。關鍵字：象棋棋子影像分割、卷積神經網路(CNNs)、機械臂運動學、及影像視覺伺服控制。