自動化機器人的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

深度強化式學習

為了解決自動化機器人的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

自動化機器人進入發燒排行的影片

財務會計RPA流程自動化機器人評估架構

為了解決自動化機器人的問題，作者蔡宜珊 這樣論述：

數位轉型為現在的熱門議題，在工業時代機械技術提升後，自動化裝置也逐漸成熟，科技越來越趨向自動化，演變出了自動化的軟體，也就是RPA流程自動化機器人(Robotic Process Automation, RPA)。隨著RPA的發展逐漸成熟，運用也更加廣泛，若要導入到財務會計領域當中，使工作效率達到最大化。本研究提出了五個構面來分析RPA導入財務會計領域中需考量到的面向，五個構面分別為「任務屬性觀點」、「執行週期性觀點」、「資料流程觀點」、「系統運作觀點」、「決策人力觀點」。接著採用決策實驗室分析法(DEMATEL)來進行分析，並發放問卷給學術界及產業界的專家填寫，了解提升財務會計工作效率的因

素之相互影響的關係及重要程度。

關鍵的少數：不確定時代的核心圈法則

為了解決自動化機器人的問題，作者（美）喬恩·卡岑巴赫 這樣論述：

普華永道給每個你的核心圈法則。 不確定時代，關鍵的少數人決定團隊的穩定和效能，關鍵的少數事決定你能走多遠！   企業管理，如何抓住團隊真正的關鍵少數，從而引領大多數？個人成長，如何成為團隊中關鍵的少數，擁有不可替代的優勢？團隊中，某些人很重要但不一定職位高，個人做事，有些事情很重要但不一定很難，重點在於“關鍵與否”。   本書如何教會你理解和使用《關鍵的少數》？

基於陀螺效應之橢球型機器人的控制與開發

為了解決自動化機器人的問題，作者王浩綸 這樣論述：

中文摘要 IABSTRACT IIACKNOWLEDGMENTS IIICONTENTS IVLIST OF FIGURES VILIST OF TABLES IXI.INTRODUCTION 11.1 Background 11.2 Related Research 2II. ENVIRONMENT AND THEORY 52.1 Development Environment 52.1.1 Computer-Aided Design 52.1.2 3D Printer 62.1.3 DC Brushless Motor 72.1.4 Servo Motor 92.1.5 Inerti

al Measurement Unit 112.1.6 Controller 122.2 Gyroscope Theory 132.2.1 Conservation of Angular Momentum 132.2.2 Gyroscopic Inertia 142.2.3 Precession 15III. ROBOT DESIGN AND CONTROL PRINCIPLE 183.1 Robot Structure Design 183.1.1 Gyro (rotor) 183.1.2 Inner Structure 233.1.3 Outer Structure 283.1.4 Sys

tem Circuit Configuration 293.2 Control Principle 313.2.1 Gyroscopic Effect of Ellipsoid Robot 313.2.2 Object Tracking 32IV. EXPERIMENT 344.1 OVERVIEW 344.2 Robot Tracking 364.3 Servo Motor Control (Dynamixel MX-64) 384.4 Observation Data and Motion Control Methods 404.4.1 Previous Research and Basi

c Movement Observations 404.4.2 Start and Straight Action 424.4.3 Turning Action 46V. CONCLUSION 52REFERENCE 53VITA 55