1: Cloud Robotics: Eine Einführung in die Cloud Robotics, die erklärt, wie die Cloud-Infrastruktur die Verarbeitungs- und Speicherfunktionen von Robotern unterstützt.

2: Client-Server-Modell: Ein detaillierter Blick auf die Client-Server-Architektur, die die Kommunikation zwischen Robotern und Cloud-Servern erleichtert.

3: Neuromorphes Computing: Erforscht, wie neuromorphes Computing die neuronalen Netzwerke des Gehirns nachahmt und so das Lernen und die Entscheidungsfindung von Robotern vorantreibt.

4: Simultane Lokalisierung und Kartierung: Konzentriert sich auf die Integration von Cloud Computing zur Optimierung der Echtzeit-Roboterkartierung und -lokalisierung.

5: Computational Intelligence: Befasst sich mit Computational Intelligence-Techniken, die zur Verbesserung der autonomen Entscheidungsfindung von Robotern in Cloud-Umgebungen eingesetzt werden.

6: Neuroinformatik: Untersucht die Rolle der Neuroinformatik bei der Verbindung von neuronalem Computing und Robotik in der Cloud.

7: Roboterlernen: Erörtert Strategien des maschinellen Lernens für Roboter und die Nutzung von Cloud-Ressourcen zur Verbesserung von Lernen und Anpassung.

8: Gregory Dudek: Hebt die Beiträge von Gregory Dudek zum Bereich der Robotik und seinen Einfluss auf die Cloud-basierte Robotikforschung hervor.

9: Edge Computing: Untersucht, wie Edge Computing mit Cloud-Robotik integriert wird, um Daten näher an der Quelle zu verarbeiten und so die Effizienz zu verbessern.

10: Cyber-physisches System: Eine Analyse der cyberphysischen Systeme, die in der Cloud-Robotik verwendet werden, um physische Roboter mit Cloud-basierten Daten und Software zu verbinden.

11: Cloud Computing: Behandelt die Grundlagen des Cloud Computing und betont seine Bedeutung für die Entwicklung und Evolution der Cloud-Robotik.

12: Deep Learning: Untersucht Deep-Learning-Techniken in der Robotik und zeigt, wie Roboter cloudbasierte Deep-Learning-Modelle für mehr Autonomie nutzen.

13: Google Brain: Ein Blick darauf, wie Google Brain zu KI und cloudbasierter Robotik beiträgt und maschinelle Lernmodelle für Roboter revolutioniert.

14: KI-Beschleuniger: Untersucht, wie KI-Beschleuniger die Cloud-Robotik antreiben und die Fähigkeiten von Robotern mit fortschrittlicher Rechenleistung steigern.

15: Amir Hussain (Kognitionswissenschaftler): Bespricht Amir Hussains Arbeit zur kognitiven Robotik und wie sie die Entwicklung der Cloud-Robotik beeinflusst.

16: Fog-Robotik: Untersucht Fog-Computing und seine Synergie mit der Cloud-Robotik, um Daten zu verarbeiten und die Roboterleistung am Rand zu verbessern.

17: Multitask-Optimierung: Bespricht Methoden zur Multitask-Optimierung, um sicherzustellen, dass Cloud-Roboter komplexe Aufgaben gleichzeitig effizient bewältigen.

18: Aude Billard: Untersucht Aude Billards bahnbrechende Arbeit im Bereich des Roboterlernens und dessen Integration mit Cloud-Systemen zur Verbesserung des Roboterverhaltens.

19: Juyang Weng: Hebt Juyang Wengs Beiträge zur Robotik hervor, insbesondere zur kognitiven Modellierung und cloudbasierten Roboterintelligenz.

20: Cache (Computing): Bietet Einblicke in Cache-Computing und wie Caching-Techniken die Cloud-Robotik für eine bessere Leistung optimieren.

21: Peertopeer: Schließt mit einer Untersuchung der Peertopeer-Netzwerke in der Cloud-Robotik ab, die eine dezentrale und effiziente Kommunikation zwischen Robotern ermöglichen.