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2024年1月24日
【转载】【技术杂谈】shell和terminal
摘要: 分享视频: 【技术杂谈】shell和terminal
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posted @ 2024-01-24 09:08 Angry_Panda
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2024年1月23日
手型机器人、灵巧手机器人:交互感知-行为提取-意图理解-技能生成-运动映射-灵巧操作” —— 自主智能体灵巧精准操作学习方法研究与验证
摘要: 灵巧手机器人,灵巧精准操作的手型机器人,最有名的应该就是OpenAI推出的可以玩魔方的手型机器人了,如下图: 相关资料: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1647601517185392390&wfr=spider&for=pc https://m.thepaper
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posted @ 2024-01-23 21:48 Angry_Panda
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AI4Science 再填新成员:谷歌推出天气模型MetNet-3 已落地相关产品、谷歌天气预报模型GraphCast登刊Science —— AI天气预报大模型
摘要: 相关: https://zhidx.com/news/40169.html https://zhidx.com/news/40290.html PS. 要知道,华为公司的最高学术成果就是AI天气预报,也就是盘古大模型之天气预报模型,使用AI技术解决传统Science问题是AI领域的最新突破,Goog
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posted @ 2024-01-23 21:30 Angry_Panda
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【转载】面向多任务的多智能体强化学习理论与应用
摘要: 地址: http://www.ia.cas.cn/kygz/zdxm/202203/t20220324_6403039.html 面向多任务的多智能体强化学习理论与应用 【关键词】 新型智能控制;新型智能理论;新型智能模型;新型智能应用;深度强化学习 深度强化学习方法取得了人工智能领域一个个里程碑式
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posted @ 2024-01-23 20:40 Angry_Panda
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发育学习:机器人智能发育算法
摘要: 看到了一个机器人领域的新概念,叫做“发育学习”,比较陌生,于是查了下资料,这里也是简单谈下个人的理解。 在机器学习领域有个稍微相近的概念,叫做“终身学习”,也就是使用同一个模型对于相同类型的不同学习任务进行分别学习,不同任务时序出现,比如,先出现A任务,然后出现B任务,然后出现C任务,但是这里的不同
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posted @ 2024-01-23 20:29 Angry_Panda
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机器人的运动控制是否可以引入生物学信息,生物学信息是否可以辅助机器人的智能控制算法的训练:《Robotic prosthetic ankles improve 'natural' movement, stability》
摘要: 相关内容: Robotic prosthetic ankles improve 'natural' movement, stability 看了上面的论文的介绍(内容没看到,不是open access论文),论文的主要思想就是利用人体腿部的神经信号来控制假肢脚踝的控制,从而使单侧下肢截肢后使用假肢的
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posted @ 2024-01-23 19:52 Angry_Panda
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留学美国的北京高中生讲人工智能 (强化学习) —— 清晰、易懂的入门视频
摘要: 视频地址: 用AI在手游中作弊!内藏干货:神经网络、深度/强化学习讲解 PS. 这个视频部分内容或许不正确,如公式部分,这里只不过在于其重点为易懂、通俗。
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posted @ 2024-01-23 15:10 Angry_Panda
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计算机编程中的黑魔法编程是什么?如何求解一个浮点数的平方根倒数?计算机中的浮点数是如何表示的?没有显卡的年代,这群程序员用4行代码优化游戏
摘要: 原视频: 没有显卡的年代,这群程序员用4行代码优化游戏 相关的基础知识: 最原始的求解目标:(求一个浮点数的开方的导数) 浮点数在计算机中的表示形式: 对数的运算法则: A为a在计算机中的表示形式(二进制表示形式): 求浮点数的平方根倒数的应用场景: 这个情况,直白的说就是给你一个向量坐标,比如:(
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posted @ 2024-01-23 10:32 Angry_Panda
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2024年1月22日
智能工业化的关键一环:sim2real的仿真环境设计
摘要: 智能工业化,不论是智能机器人技术还是数字孪生技术,都不可避免的要使用的一个技术就是仿真环境技术。 在智能工业化还停留在学术阶段的时候,大家都可以使用一些开源的免费的仿真环境做research,但是到了智能工业化落地阶段,就需要出现很多不同的实际场景,比如:对不同的工厂、不同的工业流程进行数字孪生的仿
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posted @ 2024-01-22 23:57 Angry_Panda
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机器人方向:深度强化学习算法工程师
摘要: 应用场景: 多自由度机器人、双足、四足仿生机器人的决策规划 机器人仿真软件: mojuco, vrep, gazebo, NVIDIA Isaac Mujoco/Bullet/Webots/Gazebo/CoppeliaSim/Isaac 仿真软件(如Adams/Gazebo) 常用的深度强化学习算
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posted @ 2024-01-22 23:26 Angry_Panda
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