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3D打印产业的巨大蓝海即将逐步展现3D打印技术有新突破根据科技日报报道，最近，瑞士苏黎世联邦理工学院和一家美国初创公司的研究人员利用最新的激光扫描技术，成功地打印出了一只机械手，其中包含了由不同的聚合物制成的骨骼、韧带和肌腱。这项新技术使得一次性3D打印具有弹性的特种塑料成为可能，为柔性机器人结构的生产开辟了全新的途径。该研究成果已发表在最新一期的《自然》杂志上以前，3D打印技术只能快速固化塑料，但现在也能够应用于慢速固化塑料。一些研究人员使用各种高质量材料，一次性地3D打印出了复杂且更耐用的机械手。新技
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快科技11月19日消息，据航天科技集团，近日，集团九院航天时代飞鸿技术有限公司自主研发的FH-96V舰载复合翼无人机，协助中国海警局南海分局，成功开展了北部湾打击走私专项行动。这标志着，飞鸿系列化复合翼无人机已成为海上缉私领域无人系统典型代表，为后续批量化、实战化应用奠定了坚实基础。本次行动中，FH-96V无人机对可疑船舶出现海域、重点航线实施大面积侦察和24小时监守，大幅提升了海上执法的有效性、实时性和精准性，获得海警一线部队的高度认可。FH-96V是一款100公斤级复合翼无人机，采用重油发动机，续航时
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作为一个整体，世界正在看到技术的进步和越来越多的接受。仓储也不例外。随着现代仓储实践融入创新技术，该行业正在向第五次工业革命过渡。自动化、新兴趋势和变革性技术的进步正在导致人类与技术或机器之间的协作最大化。例如，人工智能（AI）和机器人技术等技术的融合正在彻底改变现代的仓储格局。这些进步可以实现无缝连接、实时数据交换，并提高运营效率，从而推动向第五次工业革命的过渡在现代仓库中，由强大的仓库软件支持的传感器和设备，在整个仓库运营过程中跟踪和监控货物方面发挥着关键作用。同样，内部物流软件可以帮助许多仓库自动化
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三星发布了两款专为机器人和增强现实应用定制的ISOCELLVizion传感器三星半导体推出了两款ISOCELLVizion影像传感器，分别是ToF传感器ISOCELLVizion63D和全局快门传感器ISOCELLVizion931。这两款传感器适用于未来的高科技应用，如机器人和扩展现实（XR）ISOCELLVizion63D是三星首款具有集成深度感知硬件图像信号处理器（ISP）的iToF传感器。该传感器通过检测发射光束和反射光束之间的相位差来感知周围的三维环境，从而能够准确地捕获高分辨率的三维图像ISO
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据1月5日消息，著名科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫提出了《机器人三原则》。如今，谷歌正在利用这些基本规则制定“机器人章程”，以防止公司最新开发的机器系统对人类造成潜在伤害。谷歌专注于开发能够根据简单指令完成复杂任务的机器人，比如整理房间或烹饪美味佳肴。为此，谷歌旗下的DeepMind团队制定了相应的安全规则。机器人面临着完成人类日常工作的巨大挑战，因为这需要它们能够识别并学习如何在各种环境中使用物体和工具。在最新发布的一篇博客文章中，DeepMind团队详细描述了他们是如何利用一种称为“基础”计算模型的方法
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康宁公司最近在合肥举办了“熔合创新，锻造未来”的活动，与产业链合作伙伴共同探索技术创新与应用，推动未来产业的前瞻发展。作为全球材料科学创新的引领者之一，康宁公司在玻璃科技、陶瓷科技和光学物理领域拥有超过170年的专业知识。他们开发了许多革命性的产品和工艺，为人类的生活带来了巨大的改善。在创新日活动上，合肥市委常委、常务副市长张泉出席并致辞。来自显示技术、汽车应用、新能源、医药和化工等行业以及科研领域的代表齐聚一堂，共同探讨拓展技术应用平台与跨域整合的合作新模式，致力于发掘本土创新和助力技术成果转化，为安徽
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人的大脑具备模式识别能力，可以轻松地将所见信息与记忆中的信息相匹配。而在机器学习中，模式识别是一种通过识别共同特征将数据库中的信息与传入数据进行匹配的技术。模式识别是如何工作的？1.数据采集和预处理模式识别系统可以处理各种类型的数据，如文本、视频、音频等，并进行数据预处理。该阶段至关重要，它主要关注数据的扩充和过滤系统噪音。2.数据表示神经网络分析过滤后的数据以获取和发现有意义的信息。这些提取的特征被分割成构成模式的内容。3.决策制定已识别的固有模式和见解被输入到模型l中，用于基于业务用例的类别预测、
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多层感知器（MLP）是一种常用的深度学习模型，用于分类、回归等任务。然而，MLP容易出现过拟合问题，即在训练集上表现良好但在测试集上表现不佳。为了解决这个问题，研究人员提出了多种正则化方法，其中最常用的是dropout。通过在训练过程中随机丢弃部分神经元的输出，dropout可以减少神经网络的复杂性，从而减少过拟合的风险。这种方法已经被广泛应用于深度学习模型中，取得了显著的效果改善。Dropout是一种用于神经网络正则化的技术，最初由Srivastava等人在2014年提出。该方法通过随机删除神经元来减少
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最近，一支计算机科学家团队研发了一种更灵活、更具弹性的机器学习模型，它们具有周期性遗忘已知信息的能力，这是现有大型语言模型所不具备的特点。实测表明，在很多情况下，“忘却法”的训练效率很高，忘却型模型表现也会更好。韩国基础科学研究院（InstituteforBasicScience）的AI工程师JeaKwon说，新研究意味着AI领域取得明显进步。“忘却法”训练效率很高目前主流的AI语言引擎大多采用人工神经网络技术。这种网络结构中的每个“神经元”实际上是一个数学函数，它们之间相互连接，接收和传递信息，通过多层
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如果你有被Sora生成的视频震撼到，那你就已经见识过扩散模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，扩散模型的潜力并不止步于此，它在许多其它不同领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅本站不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向》。最近，由新加坡国立大学的尤洋团队、加州大学伯克利分校以及MetaAIResearch所进行的研究发现了扩散模型的一个新应用：用于生成神经网络的模型参数。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13144.pdf项目地址：https
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Ollama是一款超级实用的工具，让你能够在本地轻松运行Llama2、Mistral、Gemma等开源模型。本文我将介绍如何使用Ollama实现对文本的向量化处理。如果你本地还没有安装Ollama，可以阅读这篇文章。本文我们将使用nomic-embed-text[2]模型。它是一种文本编码器，在短的上下文和长的上下文任务上，性能超越了OpenAItext-embedding-ada-002和text-embedding-3-small。启动nomic-embed-text服务当你已经成功安装好ollama
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文由上海人工智能实验室联合大连理工大学和中国科技大学完成。通讯作者：邵婧，博士毕业于香港中文大学多媒体实验室MMLab，现任浦江国家实验室大模型安全团队负责人，牵头研究大模型安全可信评
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2024年6月21日，小冰公司与AIoT头部企业视美泰宣布达成战略合作，共同推出ShiMeta数字人解决方案。双方联合打造多种形态的数字人智能交互大屏终端，将小冰AI大模型、数字人技术与视美泰丰富的硬件商业生态相融合，让数字人走入各类行业场景，为千行百业注入全新的生产力，提升用户体验和服务效率，带来更多智能化变革。小冰×视美泰：丰富的硬件商业生态方案将小冰大模型以及神经网络渲染、超级自然语音等先进数字人技术，与视美泰高性能主板、高清摄像头、麦克风阵列、设备管理平台等进行了深入整合，实现大屏终端
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虽然RLHF的初衷是用来控制人工智能（AI），但实际上它可能会帮助AI欺骗人类。语言模型(LM)可能会产生人类难以察觉的错误，尤其是在任务复杂的情况下。作为最近流行的后训练方法RLHF，可能会加剧这个问题：为了获得更高的奖励，LM可能会更好地说服人类认为它们是正确的，即使它们是错误的。这对人类评估者来说是一个巨大的挑战，因为人类想要发现LM输出中那些似乎正确的细微错误非常困难。在正确的答案和看起来正确的答案之间出现了差距（gap）。这种差距可能会导致RLHF奖励黑客攻击：为了获得更高的奖励，LM可以学会说
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尚太科技于2022年11月26日审议通过了《关于公司全资子公司签署投资合作协议书暨投资建设年产30万吨锂离子电池负极材料一体化生产项目的议案》，尚太科技全资子公司山西尚太与山西省晋中市昔阳县人民政府签署《投资合作协议书》，山西尚太拟在昔阳县投资建设年产30万吨锂离子电池负极材料一体化项目，投资金额约120亿元。1月11日，尚太科技发布公告称，因原项目土地条件、市场竞争环境等发生变化，公司于1月9日审议通过《关于全资子公司签署<投资协议书>暨投资项目调整的议案》，调整拟建设土地范围，选择具备平整
