标签:机器人

  • ADP DataCloud真正利用AI的力量为企业提供所需的快速,准确的见解

    AI Breakthrough Awards的使命是表彰卓越并认可与AI和机器学习相关的一系列领域中的创新,努力和成功,包括AI平台,深度学习,智能机器人,商业智能,自然语言处理,特定的AI应用程序等等。今年的竞争性计划吸引了来自15个以上国家的2750多个提名。

    深度学习 3天前 680 0
  • 通过平衡传播获得更好的AI芯片

      AI专业人员一直在追求一种AI,它肯定会降低做普通AI事情所需的能量,例如感知单词和图片。这种机器学习的模拟类型利用电路的物理原理而不是数字原理来完成神经网络的一项重要数学任务。但是,限制该方法的主要因素之一是深度学习的训练算法(反向传播)必须由GPU或其他单独的数字框架来完成。

    深度学习 3天前 947 0
  • 深度学习崛起后,传统计算机视觉方法被淘汰了吗?

    深度学习崛起后,传统计算机视觉方法被淘汰了吗? 论文链接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1910/1910.13796.pdf

    4天前 671 0
  • 工业机器人视觉检测系统研究

    工业机器人视觉检测系统研究 基于视觉的工业机器人定位抓取技术在现代化工业进程中起到极其重要的作用,本文在定位抓取的基础上研究了云端激光打标系统中与计算机视觉相关的机器人检测系统内容,将国产某型号六自由度工业机器人与视觉引导技术相结合应用于目标正反面区分。该系统经实验验证,能够识别带黑色标记的目标工件并定位抓取,完成了区分工件正反面的规定任务,具有工厂生产的实际意义。

    深度学习 4天前 964 0
  • 如何结合传统计算机视觉与深度学习

    深度学习扩展了数字图像处理的边界。然而,这并不代表在深度学习崛起之前不断发展进步的传统计算机视觉技术被淘汰。近期,来自爱尔兰垂利理工学院的研究者发表论文,分析了这两种方法的优缺点。

    4天前 419 0
  • GMIC观潮高通孟樸展望5G数字变革新机遇

    9月24日,高通公司中国区董事长孟樸在GMIC LIVE开幕式上发表主题为“随5G,至万物”的演讲,展望5G等领先科技为千行百业及人类生活带来的未来变革。

    4天前 987 0
  • 瓴盛重磅打造核心平台+产业生态,加速AIoT万千应用场景落地

    物联网已经成为继智能手机风口之后最大的半导体芯片应用增长点,据IDC市场分析报告显示,中国物联网市场规模增长潜力广阔,2022年将超越美国成为全球最大的物联网市场,占世界物联网总规模的四分之一以上,以此计算2025年中国物联网市场规模至少为3918亿美元。物联网的核心应用是网络、设备与人类的交互,而其中基于视觉的物联网应用无疑是其中的重中之重。前不久推出首颗AIoT SoC芯片JA310的瓴盛科技就锁定智慧物联网视觉应用,作为该公司打造全新移动计算平台,以及以移动通信和智慧物联网芯片双产品线并进战略的关键目标市场,并通过结合5G+AI将在包括智慧交通、校园安全、远程医疗、AR直播等更多行业应用领域提供更为丰富和细分化的应用落地。

    4天前 493 0
  • AR和VR是否会成为ToF发展的新风口

      根据HIS Markit机构2018年对ToF传感器市场份额的预测,2020年ToF传感器在智能手机领域的市场份额将达到大约6.2亿美元。随着ToF应用场景的增多,从2021年到2022年,ToF传感器在智能手机的份额将从6.8亿美元下降到6.3亿美元,但智能手机市场仍然占据最大版图。

    AR/VR 5天前 443 0
  • (KAIST)研究人员提供了一种深度学习供电的单应变电子皮肤传感器

    传感器应用韩国科学技术高等研究院(KAIST)研究人员提供了一种深度学习供电的单应变电子皮肤传感器,可以从远处捕获人体运动。

    6天前 963 0
  • AMR自主移动机器人助力自动化技术发展,逐渐取代大部传统AGV市场

    随着传感器和人工智能技术的发展,人们开始为轮式移动设备引入越来越多的传感器和智能算法,不断增强其环境感知和灵活运动的能力,逐渐发展出新一代自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)。

    2020年9月20日 776 0
  • Hot Chips盛会关于最新AI的部分产品与趋势分析

    Hot Chips,全球高性能芯片领域最负盛名的业界盛会!虽受疫情影响,本届 Hot Chips 会议报告质量依然非常之高,涵盖范围也非常之广。在 Tutorial 部分,有来自于 Google TPU 团队、Cerebras、百度的机器学习训练专题,也有来自于 Google、IBM 等的量子计算专题。会议正式内容分为 8 个 Section,包括服务器处理器、移动处理器、边缘计算和传感、GPU 和游戏架构、FPGA 和可重构架构、网络和分布式系统、机器学习训练,以及机器学习推理。受限于文章篇幅,本文将主要讨论和机器学习相关部分的产品与趋势。
           趋势一

    2020年9月18日 739 0
  • 开始学习人工智能的优秀时期在什么时候?

    人工智能这场革命席卷整个世界,学习人工智能和机器学习早已不再是计算机科学专业人员的专利,各个学科背景的研究生甚至高中生都在探索这个领域。这就引出了一个基本问题:开始学习人工智能的优秀时期在什么时候?

    2020年9月16日 866 0
  • 7份经典学术论文让你完全掌握卷积神经网络!

    目前,作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。

    2020年9月16日 654 0
  • 将自动聊天机器人带入一个新的高度:客户服务高度对话的领域

      数亿消费者使用语音助手(例如Amazon Alexa或Apple的Siri)来完成日常生活中的简单任务。现在,一家公司希望将自动聊天机器人带入一个新的高度:客户服务高度对话的领域。

    深度学习 2020年9月15日 953 0
  • AR/VR设计创作3D人物全息图的解决方案

      对于沉浸式内容,在ar和vr中创建数字化身是一个需求,但同时是一个技术挑战。对于初学者来说,这或许比在3D中创建对象和环境要困难得多。为什么?首先,人体结构比桌子或椅子更为复杂,所以更难复制;然后,我们已经特别熟悉人类的动作,所以我们的大脑能够轻易发现最微小的差异;最后,对于AR/VR这样的沉浸式媒介而言,人体动画,特别既费时又存在重重的技术困难。当然,市场存在一系列的解决方案。但我们又应如何进行选择呢?

    AR/VR 2020年9月14日 415 0

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