1: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスの概要。クラウド インフラストラクチャがロボットの処理機能とストレージ機能をどのようにサポートするかを説明します。

2: クライアント サーバー モデル: ロボットとクラウド サーバー間の通信を容易にするクライアント サーバー アーキテクチャの詳細を説明します。

3: ニューロモルフィック コンピューティング: ニューロモルフィック コンピューティングが脳のニューラル ネットワークを模倣し、ロボットの学習と意思決定を進化させる方法を探ります。

4: 同時ローカリゼーションとマッピング: クラウド コンピューティングの統合に焦点を当てて、リアルタイムのロボット マッピングとローカリゼーションを最適化します。

5: 計算知能: クラウド環境でのロボットの自律的意思決定を改善するために使用される計算知能技術について詳しく説明します。

6: ニューロインフォマティクス: クラウド内でニューラルコンピューティングとロボティクスを橋渡しするニューロインフォマティクスの役割を検討します。

7: ロボット学習: ロボットの機械学習戦略について説明し、クラウドリソースを活用して学習と適応を強化します。

8: Gregory Dudek: Gregory Dudek のロボティクス分野への貢献と、クラウドベースのロボティクス研究への影響に焦点を当てます。

9: エッジコンピューティング: エッジコンピューティングがクラウドロボティクスと統合され、ソースに近い場所でデータを処理し、効率を向上させる方法を探ります。

10: サイバーフィジカルシステム: クラウドロボティクスで物理ロボットをクラウドベースのデータおよびソフトウェアにリンクするために使用されるサイバーフィジカルシステムの分析。

11: クラウドコンピューティング: クラウドコンピューティングの基礎を取り上げ、クラウドロボティクスの開発と進化におけるその重要性を強調します。

12: ディープラーニング: ロボット工学におけるディープラーニング技術を検証し、ロボットがクラウドベースのディープラーニング モデルを使用して自律性を強化する方法を示します。

13: Google Brain: Google Brain が AI とクラウドベースのロボット工学にどのように貢献し、ロボットの機械学習モデルに革命をもたらすかを紹介します。

14: AI アクセラレータ: AI アクセラレータがクラウド ロボット工学を強化し、高度な計算能力でロボットの機能を高める方法を探ります。

15: Amir Hussain (認知科学者): Amir Hussain の認知ロボット工学に関する研究と、それがクラウド ロボット工学の開発にどのように役立つかをレビューします。

16: フォグ ロボティクス: フォグ コンピューティングとクラウド ロボット工学との相乗効果を調査し、エッジでデータを処理し、ロボットのパフォーマンスを強化します。

17: マルチタスク最適化: マルチタスク最適化の方法について説明し、クラウド ロボットが複雑なタスクを同時に効率的に処理できるようにします。

18: Aude Billard: Aude Billard のロボット学習における画期的な研究と、ロボットの行動を改善するためのクラウド システムとの統合について考察します。

19: Juyang Weng: Juyang Weng のロボット工学への貢献、特に認知モデリングとクラウドベースのロボット インテリジェンスについて取り上げます。

20: Cache (コンピューティング): キャッシュ コンピューティングと、キャッシュ テクニックによってクラウド ロボティクスが最適化され、パフォーマンスが向上する仕組みについて説明します。

21: Peertopeer: 最後に、クラウド ロボティクスにおける Peertopeer ネットワーキングについて説明し、ロボット間の分散型で効率的な通信を実現します。