買這商品的人也買了...
-
$198統計學七支柱 -
$414深度學習的數學 -
對抗機器學習:機器學習系統中的攻擊和防禦$414$393 -
Machine Learning for Future Wireless Communications (Hardcover)$1,960$1,920 -
$1,014分佈式人工智能:基於 TensorFlow、RTOS 與群體智能體系 -
Reinforcement Learning|強化學習深度解析 (繁體中文版) (Reinforcement Learning: An Introduction, 2/e)$1,200$948 -
$805基於物聯技術的多智能體製造系統 -
實戰 ROS 機器人作業系統與專案實作, 2/e (ROS Robotics Projects, 2/e)$580$458 -
$504微波與光波融合的新一代微電子裝備製造技術 -
人工智能硬件電路設計基礎及應用$1,188$1,128 -
高並發系統實戰派:集群、Redis 緩存、海量存儲、Elasticsearch、RocketMQ、微服務、持續集成等$654$621 -
$594深度學習的理論基礎與核心算法 -
人工智能邊緣運算開發實戰:基於 NVIDIA Jetson Nano$594$564 -
機器人 SLAM 技術及其 ROS 系統應用$239$227 -
電磁頻譜監測$594$564 -
無人系統 : 環境感知,規劃控制與集群智能$599$569 -
$652ROS 2 智能機器人開發實踐 -
邊緣 AI - 使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發具備深度學習、電腦視覺與生成式 AI 功能的 ROS2 機器人$580$458 -
24小時精通 AI Agent (快速定製你的智能體)$534$507 -
強化學習基礎、原理與應用$594$564 -
$958深度學習:基礎與概念 -
具身智能原理與實踐$714$678 -
矽光子與共同封裝光電產業科技實務$500$475 -
跟 NVIDIA 學 LLM 基礎!GPT、Transformer、attention、self-attention 機制、seq2seq 架構,紮穩大型語言模型的深度學習建模技術 (《跟 NVIDIA 學深度學習》修訂版)$880$695 -
具身智能:從理論到實踐$594$564
簡體書新到貨|2書75折 ( 10/6-10/15 ) 詳見活動內容 »
-
85折
$254LangChain 與大語言模型應用開發實踐 -
VIP 95折
數學之美 Ⅱ$774$735 -
VIP 95折
機器人系統開發與優化:算法、感知與控制策略$714$678 -
VIP 95折
AI for Science 中的深度學習$654$621 -
VIP 95折
覆雜系統架構設計實戰:從架構設計原理到頂尖公司面試$594$564 -
85折
$453電力電子化直流系統電弧智能故障檢測技術 -
79折
$706電子商務:商務、技術、社會 原書第17版 -
79折
$606初識密碼學 -
VIP 95折
量子力學, 2/e$330$313 -
VIP 95折
學習 Unity 和 C# 遊戲編程, 2/e$756$718 -
79折
$417解密GRE數學出題點 -
VIP 95折
Stable Diffusion - ComfyUI AI 繪畫工作流解析$534$507 -
VIP 95折
多模態 AI Agent 開發實踐$600$570 -
$354機器學習基礎及應用 -
85折
$657AI 大模型面試內參 (上、下冊) -
VIP 95折
Qt 6 for Python:PySide6 GUI 應用開發指南$899$854 -
85折
$448破殼線性代數——踐悟人工智能與量子力學 -
85折
$249數字集成電路設計實踐 -
85折
$856數字通信——基礎與應用(原書第3版·中文導讀版) -
85折
$407OpenCV 圖像實戰 : 圖像處理的深度探索與項目實戰 -
79折
$469解碼大模型:原理與實戰 -
79折
$606Cadence Allegro 24.1 電子設計速成實戰寶典 -
VIP 95折
AI 賦能 AutoCAD 高效作圖與自動化實現(AutoCAD 2024)(視頻教學版)$359$341 -
79折
$236AIGC 與電商營銷技能實戰 (慕課版) -
VIP 95折
從演算法到電路:數碼芯片演算法的電路實現$714$678
相關主題
商品描述
本書介紹了NVIDIA Omniverse平臺的架構、元件及其應用場景,從平臺概述到元件解析,再到應用程式概述,為讀者提供了深入的瞭解。書中也詳細指導了Isaac Sim的安裝和配置,並深入探討了其接口和基本操作,讓讀者能夠輕鬆上手。此外,應用程式接口及場景配置等為開發者提供了豐富的開發資源和實用指南。透過多個實例,如Hello World、 Hello Robot等,詳細解析如何在Omniverse平臺上進行人工智能應用的開發。 本書適合NVIDIA Omniverse 平臺有興趣的開發者與愛好者,是入門與實作必備的參考用書。
目錄大綱
第1章 NVIDIA Omniverse平臺
1.1 平臺概述
1.2 組件解析
1.3 應用程式概述
1.4 Omniverse Enterprise概述
1.5 本章小結
第2章 Isaac Sim安裝指南
2.1 配置要求
2.2 安裝所需組件
2.3 安裝與啟動Isaac Sim
2.4 安裝ROS和ROS2
2.5 本章小結
第3章 Isaac Sim接口與基本操作
3.1 接口概覽與實作引導
3.2 工作流程
3.3 圖形使用者接口
3.4 本章小結
第4章 應用程式接口
4.1 Hello World範例
4.2 Hello R0bot範例
4.3 新增控制器
4.4 添加機械手臂
4.5 本章小結
第5章 場景配置
5.1 導入URDF文件
5.2 匯出URDF文件
5.3 導入MJCF模型
5.4 機器人裝配
5.5 調整關節驅動增益
5.6 本章小結
第6章 動作生成
6.1 Lula機器人描述編輯器
6.2 Lula的RMPflow整合與應用
6.3 快速探索隨機樹在Lula中的應用
6.4 Lula運動學求解器應用
6.5 Lula軌跡產生器
6.6 本章小結
第7章 強化學習
7.1 概述與入門
7.2 在OmniIsaacGymEnvs中建立新的RL範例
7.3 強化學習的擴展工作流程
7.4 強化學習的域隨機化
7.5 本章小結
第8章 合成資料生成
8.1 概述與快速入門
8.2 合成資料記錄器
8.3 離線資料集生成
8.4 本章小結
第9章 合成資料應用
9.1 離線位姿估計
9.2 使用合成資料訓練姿態估計模型
9.3 本章小結
第10章 合成資料產生的擴充程序
10.1 擴充程式簡介
10.2 擴充程式設定檔
10.3 擴充程式的基本用法
10.4 物體檢測合成資料生成
10.5 本章小結
第11章 隨機化模擬
11.1 自主移動機器人(AMR)導航
11.2 URl0機械臂碼垛
11.3 本章小結
附錄
A.1 Isaac Sim參考約定
A.2 快捷鍵約定
