| 1 |
วัตถุประสงค์หลักของระบบหุ่นยนต์ที่กล่าวถึงในบทความคืออะไร
|
เพื่อดำเนินงานประกอบที่มีความแม่นยำสูง |
|
จากวารสารดังกล่าวจะพบเเนวคิดเชิงประจักษ์ว่าด้วยการใช้หุ่นยนต์ดำเนินงานด้วยความเเม่นยำ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
บทความกล่าวว่าอะไรคือความท้าทายที่สำคัญใน การประกอบหุ่นยนต์?
|
ป้องกันความล้มเหลวในการประกอบ เช่น การกัดเพลาและรู |
|
จากเเนวคิดเชิงประจักษ์ดังกล่าวจะพบว่า มีความท้าทายในการป้องกันความล้มเหลวในการประกอบ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
จากบทความ ปลายนิ้วของมนุษย์มีบทบาทอย่างไรใน ระบบหุ่นยนต์
|
เป็นแบบจำลองสำหรับการออกแบบเซ็นเซอร์สัมผัสบนหุ่นยนต์ |
|
จากวารสารดังกล่าวในส่วนเเนวคิดเชิงประจักษ์จะพบว่า สามารถป้องกันความล้มเหลวผ่านการจำลองความรู้สึกของปลายนิ้วมือในการดพเนินงาน เพื่อช่วยให้เกิดความผิดพลาดน้อยที่สุึด |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
วิธีการใดที่ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวใน กระบวนการประกอบ
|
การวัดข้อมูลแรงสัมผัส |
|
จากส่วนหัวข้อจะพบว่าปัญหาหลักคือความผิดพลาดในด้านเเรงสัมผัสที่ไม่เท่าปลายนิ้วมือ ดังนั้นจึงต้องติดตั้งการวัดข้อมูลเเรงสัมผัสจากปลายนิ้วมือ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
อะไรคือผลลัพธ์ของความสำเร็จในการรวมเทคโนโลยีที่กล่าวถึงเข้ากับ วิทยาการหุ่นยนต์
|
วงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์เร็วขึ้น |
|
ในส่วนบทนำจะพบว่า เทคโนโลยีดังกล่าวจะทำให้หุ่นยนต์มีความเเม่นยำมากขึ้น ซึ่งใกล้เคียงกับการดำเนินการโดยมนุษย์ เเต่มีความมั่นคงในเชิงปริมาณมากกว่าดังนั้นวงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์จึงเกิดได้เร็วขึ้น |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
อุปกรณ์ใดใช้วัดการเคลื่อนไหวใน ระบบหุ่นยนต์
|
โพเทนชิออมิเตอร์ |
|
จากส่วนการอธิบายระบบการทำงานจะพบว่ามีการใช้ โพเทนชิออมิเตอร์ ในการวัดการเคลื่อนไหวของระบบ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
อุปกรณ์วัดแรงมีโครงสร้างอย่างไร
|
โดยการวางเซ็นเซอร์ไว้บนที่ยึดหกเหลี่ยม |
|
จากภาพของอุปกรณ์วัดเเรงจากวารสารดังกล่าวจะพบ เซ็นเซอร์ 3 ตัว ยึดบนหกเหลี่ยม ใช้สำหรับวัดเเรงจากปลายนิ้วมือ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยที่กล่าวถึงใน บทความคืออะไร
|
เพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์จะไม่ล้มเหลวในงานประกอบ |
|
ในเเนวคิดเชิงวประจักษ์กล่าวว่าจากการวิจัยดังกล่าวนี้ทั้งหมดเพื่อเพิ่มความเเม่นยำเเละป้องกันความผิดพลาดของหุ่นยนต์ในการทำงานเชิงประกอบ |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
การวัดแรง แก้ไขปัญหาเฉพาะด้านใดบ้าง
|
การตรวจจับแรงที่ละเอียดอ่อนซึ่งบ่งชี้ถึงความล้มเหลวในการประกอบที่อาจเกิดขึ้น |
|
เนื่องจากงานบางชนิดต้องใช้ความละเอียดอ่อนซึ่งต้องเเม่นยำดังนั้นจึงนำเเรงสัมผัสนิ้วมือมนุษย์เป็นต้นเเบบเพื่อป้องกันความผิดพลาด |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
อุปกรณ์วัดความเคลื่อนไหวนำนวัตกรรมอะไรมาสู่ การประกอบหุ่นยนต์
|
วัดมุมและตำแหน่งที่แน่นอนของชิ้นส่วนระหว่างการประกอบ |
|
นำนวัตกรรมการวัดมุมเเละตำเเหน่งที่เเม่นยำให้ใกล้เคียงกับปลายนิ้วมือ เพื่อป้องกันความผิดพลาด |
Motion and force measurement of human fingertips during manual operation to achieve high-precision assembly by articulated robots |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ML ย่อมาจากอะไรในบริบทของ บทความ?
|
การเรียนรู้ของเครื่อง |
|
ย่อมาจาก Machine Learning ซึ่งเเปลว่าการเรียนรู้ของเครื่อง |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
QSAR ตามที่กล่าวไว้ใน บทความคืออะไร
|
ความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างเชิงปริมาณกับกิจกรรม |
|
จากวารสารได้กล่าวไว้ว่า quantitative structure-activity and property relationships ซึี่งเเปลว่าความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างเชิงปริมาณกับกิจกรรม |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Machine Learning มีประโยชน์หลักในการค้นคว้ายาตาม บทความอย่างไร
|
เร่งกระบวนการตัดสินใจ |
|
จากส่วนบทนำได้กล่าวไว้ว่า ML มีความสำคัญในการช่วยตัดสินใจที่ดีที่สุดในเวลาที่น้อยที่สุด ซึ่งเป็นการเร่งกระบวนการตัดสินใจของการวิจัยเเละประมวลผล |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
จากบทความ ประเด็นใดที่เน้นในด้านวิชาการที่แตกต่างจาก อุตสาหกรรม
|
การพัฒนาข้อพิสูจน์แนวคิด |
|
จากวารสารดังกล่าว ได้กล่าวไว้ว่าการพัฒนาข้องพิสูจน์เเนวคิดเป็นการพัฒนาเชิงวิชาการ |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
องค์กรใดที่ถูกกล่าวถึงว่ามีส่วนร่วมในการวิจัย ML และ AI ขั้นพื้นฐานใน บทความ
|
อุตสาหกรรมยา |
|
จากวารสารจะพบว่ามีการกล่าวว่า การวิจัยนวัตกรรมนี้ถูกวิจัยเพื่อพัฒนาอุตสาหกรรมยาดังนั้นอุตสาหกรรมยาจึงเป็นองค์กรที่วิจัยในงานวิจัยดังกล่าว |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
DMTA ย่อมาจากอะไรที่ใช้ใน บทความ
|
ออกแบบ-ทำ-ทดสอบ-วิเคราะห์ |
|
ย่อมาจาก design-make-test-analyze ซึ่งเเปลว่า |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้านใดที่ได้รับการเน้นย้ำว่ามีความสำคัญเป็นพิเศษใน อุตสาหกรรมยา
|
ความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ |
|
จากในส่วนของวารสารดังกล่าวได้กล่าวไว้ว่า ML มีความสามารถในการจัดชุดข้อมูลขนาดใหญ่เเละประมวลผลออกมาเป็นอย่างดี |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
บทความประเภทใดที่บทความกล่าวถึงว่ามีข้อมูลมากขึ้นต่อสาธารณะ
|
ข้อมูลสารประกอบทางเคมี |
|
จากบทความนั้น จะพบว่ามีการอ้างอิงถึง ChEMLB,PubChem ซึ่งเป็นฐานข้อมูลสารประกอบทางเคมี |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ชุดข้อมูลใดที่ถูกกล่าวถึงว่าเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับ Molecular Machine Learning
|
ชุดข้อมูลการตรวจวิเคราะห์ทางชีวภาพ |
|
จากส่วนการอธิบายที่มาฐานข้อมูล ML พบว่ามีการใช้ข้อมูลทางชีวภาพ |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ความท้าทายใดที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ตามที่กล่าวไว้ใน บทความ
|
ความเรียบง่ายในการฝึกโมเดล |
|
จากวารสารมีการกล่าวว่า โมเดลมีการทำงานที่ซับซ้อนในการฝึกดังนั้น ความเรียบง่ายจึงเป็นความท้าทายในการฝึกโมเดล |
Machine learning for small molecule drug discovery in academia and industry |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|