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华数机器人是中国领先的机器人品牌,在中国国际工业博览会上展示了他们最新的科研成果、应用产品和解决方案。在工博会的第一天,华数机器人发布了一系列全新的工业协作机器人,填补了工业机器人和协作机器人之间的市场空白全新一代工业协作机器人已经问世华数CR系列工业协作机器人新品负载覆盖5-16kg,臂展覆盖785-1455mm,工业协作机器人独特的设计和自主研发的控制系统赋予了其独特的性能,不仅传承了工业机器人的高速高精、高刚性、高可靠性;同时又具备协作机器人的安全性、易用性、便捷性,广泛适用于机加、焊接、装配、螺丝
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【环球网科技综合报道】9月26日消息,特斯拉人形机器人Optimus官方账号日前发布视频称,Optimus再次获得进化,能够仅依赖视觉对物体进行分类,并完成简单的瑜伽动作:“它的神经网络已经完成了端到端的训练:输入视频,输出控制。”重写后的内容是:根据视频显示,Optimus现在可以通过视觉和关节位置编码器自动校准其手臂和腿部,并准确定位其肢体位置。通过精确的自校准,Optimus还能更有效地学习各种任务。视频的结尾,Optimus还展示了一段“瑜伽”表演,展示了其强大的运动和平衡能力随后,特斯拉CEO埃
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傅利叶智能26日宣布,傅利叶智能通用人形机器人GR-1开启对外预售。据介绍,GR-1身高1.65米,体重约55公斤;拥有高度仿生的躯干构型和拟人化的运动控制,搭载自主研发的FSA一体化执行器,全身总关节执行器数量达44个,最大关节峰值扭矩达230N.m。GR-1在不稳定、无辅助、强干扰环境下具备多种运动能力,包括快速行走(最大速度超过5km/h)、后退行走、站走切换、原地转弯、扭腰、转头、跑步、避障、越障、上下坡等重写后的内容是:应用场景包括科研教育、AI具身智能本体、演艺展览、医疗康复、安防巡检、迎宾接
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本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学-商汤联合实验室周晓巍教授团队联合撰写的论文《DeepActiveContoursforReal-time6-DoFObjectTracking》,该论文已被计算机视觉与人工智能顶尖国际会议ICCV2023录用。仅需要提供CAD框架模型,就可以在多种光照条件和局部遮挡情况下实现对立体物体的实时跟踪。传统的基于优化的方法根据手工特征将物体CAD模型的投影与查询图像对齐来求解位姿,容易陷入局部最优解;最近的基于学习的方法使用深度网络来预测位姿,但其要么预测精度
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不要主动寻找外星人!尽量加快搬离地球的速度!放弃研发人工智能,否则会给世界招致毁灭。以上,就是已故物理学家斯蒂芬·霍金,留给世人的三大忠告。也许你会觉得,他的说法难免有些小题大做,甚至是危言耸听了。但你又是否想过,假如他的这些担心终成现实的话,世界又将变成什么样子呢?如果你对地外文明感兴趣,那么就一定听说过SETI这个名字。它是一个,利用全球的联网计算机搜寻地外文明的实验计划。自其1999年成立至今,始终在不懈的搜寻宇宙中的可疑信号。并期待着某天,会与某个遥远的地外文明不期而遇。但霍金却认为,这样做太危险
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魅族科技宣布推出一款新的AR智能眼镜产品,并已在电商平台上开始接受1元盲订。据称,购买者将获得价值999元的权益包据介绍,从现在开始参与1元盲订优惠,可以享受价值999元的权益大礼包,其中包括1元订金直抵100元专属优惠券、三折配镜服务抵扣券以及180天只换不修等优惠权益魅族科技表示:“作为星纪魅族集团在增强现实(AR)领域推出的重要产品,首款AR智能眼镜采用创新的显示技术,以极致轻薄的特点展示了星纪魅族集团对于前沿技术的深入探索和产品工艺的不断突破。”魅族集团官方表示,将致力于推进XR软硬件全栈技术的发
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尽管大多数受访者(59.4%)已经制定了明确的事件管理流程,并且自动化水平能够满足他们的需求(71.1%),但公司仍在努力应对激增的事件,并且仍在努力快速处理这些事件。66.5%的公司报告称,在过去12个月中,影响其客户的事件的频率有所增加,比2022年的调查增加了3.6%。据63%的受访者称,这些导致停机的事件(例如应用程序中断、服务质量下降)使公司面临平均每小时损失高达499999美元的风险,比2022年增加了近5%。46.6%的受访者还表示,停机造成的损失从10万美元到200万美元不等。公司发现当前
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技术不是万能的,但没有技术却可能是万万不能的,对于大模型可能也是如此。基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题,在自然语言处理领域,大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence到sequence的模型。利用大模型,我们是在解决具体的生产和生活中的问题,产品和技术上的设计仍然不可或缺。那么,如果大模型正在重新构建软件工程的未来,我们是否应该遵循一些基本原则呢?1.模型优先,持续迭代如果模型能够完成任务,就没必要写代码;模型会不断进化,但代码却不会在当今时代,模型的价值越来越凸显。与传
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论文链接:https://browse.arxiv.org/pdf/2211.13976.pdfGitHub:https://github.com/Vanint/DatasetExpansion众所周知,深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量,这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如,在医疗等领域的小数据应用场景中,人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本,该论文探索了一个数据集扩增新范式,旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充
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机器学习分类器算法是一种被广泛应用于数据挖掘、人工智能等领域的算法。它可以通过对数据进行分类和预测来帮助解决实际问题,因此在现代人工智能技术中扮演着重要角色。下面将简要介绍一些常用的机器学习分类器算法。一、决策树分类器决策树是一种基于树形结构的分类器。它通过将数据集划分为多个子集来进行分类,其中每个子集对应树的一个节点,最终形成一个完整的决策树。在分类过程中,根据特征的取值逐层向下遍历决策树,直到到达叶子节点,从而得到最终的分类结果。决策树分类器具有易于理解和解释的优点,但也容易出现过拟合问题。因此,在使
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数字攻击是数字时代不断增加的威胁之一。为了对抗这种威胁,研究者们提出了对抗性机器学习的技术。这种技术的目标是通过使用欺骗性数据来欺骗机器学习模型。对抗性机器学习包括生成和检测对抗样本,这些样本是专门为了欺骗分类器而创建的输入。通过这种方式,攻击者可以干扰模型的输出,甚至导致误导性的结果。对抗性机器学习的研究和发展对于保护数字时代的安全至关重要。什么是对抗样本?对抗样本是机器学习模型的输入,攻击者有意设计这些样本来让模型出现错误分类。对抗样本是对有效输入的微小扰动,通过向输入添加细微的改变来实现,因此很难被
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文本嵌入(wordembedding)是自然语言处理(NLP)领域的基础技术,它能够将文本映射到语义空间,并转化为稠密的矢量表示。这种方法已经被广泛应用于各种NLP任务,包括信息检索(IR)、问答、文本相似度计算和推荐系统等。通过文本嵌入,我们可以更好地理解文本的含义和关系,从而提高NLP任务的效果。在信息检索(IR)领域,第一阶段的检索通常使用文本嵌入进行相似度计算。它通过在大规模语料库中召回一个小的候选文件集,然后进行细粒度的计算。基于嵌入的检索也是检索增强生成(RAG)的重要组成部分。它使得大型语言
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上周,一个名为“im-also-a-good-gpt2-chatbot”的神秘模型突然现身大模型竞技场ChatbotArena,排名直接超过GPT-4Turbo、Gemini1.5Pro、Claude3.0pus、Llama-3-70b等各家国际大厂的当家基座模型。随后OpenAI揭开“im-also-a-good-gpt2-chatbot”神秘面纱——正是GPT-4o的测试版本,OpenAICEOSamAltman也在Gpt-4o发布后亲自转帖引用LMSYSarena盲测擂台的测试结果。由开放研究组织L
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高质量图像编辑的方法有很多,但都很难准确表达出真实的物理世界。那么,EdittheWorld试试。图片北京大学、TiamatAI、天工AI、Mila实验室提出了EditWorld,他们引入了一种新的编辑任务,即世界指令(world-instructed)图像编辑。它定义和分类基于各种世界场景的指令。图片在一组预训练模型,比如GPT-3.5、Video-LLava和SDXL的支持下,建立了一个带有世界指令的多模态数据集。在该数据集训练了一个基于扩散的图像编辑模型EditWorld,结果在其新任务的表现明显优
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2024年的大模型厂商在做什么?拿着「锤子」,满世界找「钉子」。2022年,文生图的爆发让“AIGC”走进大众的视线。2023年,大模型热潮来袭,人们津津乐道的是AI对话机器人如何有趣,以及背后的大模型技术有什么进展。2024年,大部分人的关注焦点转移到了应用层,希望AIGC从「有趣」变为「有用」。在金融、教育、医疗、能源、汽车等各行各业,我们都已经看到AIGC初步显示的影响力和未来巨大的想象空间。我们也知道,大模型在各行各业落地是一个渐进的过程,新技术带来的深远影响将在很长的一段时间内逐渐显现。本质上,