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2024年3月26日
NVIDIA 创始人黄仁勋谈创建公司的最初6个月 —— 不要去写商业计划书
摘要: 地址: https://www.youtube.com/watch?v=yU3GUHDf0mk
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posted @ 2024-03-26 17:09 Angry_Panda
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ROS(机器人操作系统)的基本了解
摘要: 参考: https://blog.csdn.net/qq_51963216/article/details/125754175 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59560621 下图及文字来自(遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议): https://blog.csdn
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posted @ 2024-03-26 15:47 Angry_Panda
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如何从零开始建立一个智能人形机器人(软件方面) —— 从零开始建立一个智能人形机器人的几条可行性路线/选择
摘要: 人形机器人的技术,包括软件、硬件、AI三个方向,硬件则包括电机的制作,等等;软件方面则可以包括机器人外形的设计、VR/AR技术实现的仿真环境、计算机视觉、机器人学/导航和环境感知,等等;AI则包括计算机视觉、大语言模型、多模态模型、强化学习模型。 硬件嘛,机器人的外形和电机是非专业搞机械和电机设计的
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posted @ 2024-03-26 00:52 Angry_Panda
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2024年3月25日
构建人工智能的工具 —— VXscan-R:数字孪生环境软件模块
摘要: 地址: https://www.creaform3d.com.cn/zh/ji-liang-jie-jue-fang/vxscan-rshu-zi-luan-sheng-huan-jing-ruan-jian-mo-kuai VXscan-R Plan 不仅仅是一个机器人编程软件,它还是一个完整的项
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posted @ 2024-03-25 16:52 Angry_Panda
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为什么阿波罗机器人(Apollo)是外观最帅的机器人 ?
摘要: 资料: https://www.youtube.com/watch?v=3CdwPGC9nyk 答案很简单,那就是这个公司单独找了一个外观设计团队,单独设计的外观。 看来啥事情要想搞的好,那就得多花钱。
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posted @ 2024-03-25 16:31 Angry_Panda
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智能教育机器人、学生竞赛用机器人、创客教育用机器人 —— 未来大有可为 —— 市场空间广阔
摘要: 官方地址: https://www.lejurobot.com/talos-cn/ 淘宝: https://lejuznsb.tmall.com/shop/view_shop.htm?spm=pc_detail.27183998/evo365560b447259.202202.1.28477dd6P
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posted @ 2024-03-25 15:44 Angry_Panda
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GTC 2024 NVIDIA推出的新一代终端智能芯片 —— Jetson Thor
摘要: 比较好奇,NVIDIA今年推出的终端芯片Jetson Thor到底是个啥样,毕竟这东西在机器人元年的2024年开始预热宣传,2025年大规模部署,注定是AI领域的一个重要角色。 看完GTC 2024的宣传,看看这个产品真正开始面市销售时长啥样吧,估计2024年下半年应该就可以上线销售了。
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posted @ 2024-03-25 14:32 Angry_Panda
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高校科研院所开展“强化学习”和“人形机器人”、“大模型”方向的研究的最大障碍是什么?
摘要: 本文的title看上去像是在发牢骚,实际却是讨论一个现实的问题,那就是未来人工智能在科研院所开展的可行性的分析。 因为自己曾在东北某海边985读博士,最后虽然是结业没有学位,但是这些年的工作和时间花销却是实实在在的,因此对这个问题还是有些话说的。 本文所提的三个方向被认为是未来人工智能的核心,但是这
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posted @ 2024-03-25 10:23 Angry_Panda
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NVIDIA黃仁勳給年輕人的忠告 —— 持续强化学习算法会是未来10年的技术变革点
摘要: 地址: https://www.youtube.com/watch?v=ER4xNhSVJ2c 强化学习,已经不是什么稀奇的概念了,强化学习算法是大语言模型、自动驾驶、人形机器人的核心算法,但是现有的强化学习往往都是针对特定场景的,如果面对新的场景就需要重新的训练,而这是难以满足人类对通用人工智能的
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posted @ 2024-03-25 09:51 Angry_Panda
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2024年3月24日
人形机器人从人类演示(demenstration)数据中学习人类行为(behavior)的几种方式
摘要: 人形机器人从人类演示(demenstration)数据中学习的几种方式 使用仿真环境,在仿真环境中生成近似人类的行为数据,然后利用仿真生成的数据训练机器人。 该种方式最为传统,也最为易行,但是由于仿真环境下生成的数据(模拟仿真下训练的强化学习算法)与真实环境有一定差距,因此往往效果不是十分理想,该种
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posted @ 2024-03-24 22:38 Angry_Panda
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