SLAM （Simultaneous Localization and Mapping ,即時(shí)定位與地圖構(gòu)建），是機(jī)器人通過對(duì)各種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和計(jì)算，生 成對(duì)其自身位置姿態(tài)的定位和場(chǎng)景地圖信息的系統(tǒng)。SLAM技術(shù)對(duì)于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和交互能力十分關(guān)鍵。
SLAM系統(tǒng)通常包含多種傳感器和多種功能模塊。按照核心的功能模塊區(qū)分，目前常見的機(jī)器人SLAM系統(tǒng)可分為兩種形式:基于激 光雷達(dá)的SLAM（激光SLAM）和基于視覺的SLAM（V-SLAM）。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應(yīng)用廣泛，未來多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢(shì)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，更好地實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。
摘自：《2020中國(guó)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》
舵機(jī)是步態(tài)服務(wù)機(jī)器人的核心零部件和成本構(gòu)成，是包含電機(jī)、傳感器、控制器、減速器等單元的機(jī)電一體化元器件
人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著幫助掃描過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，還可以重塑工作流程，大限度地減少與患者的接觸，為成像技術(shù)人員提供佳保護(hù)
騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室G級(jí)研究員Louis在分享了自適應(yīng)缺陷數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
為決策樹模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型，以決策樹為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱，其黑箱性在于我們沒辦法用人類可以理解的方式理解模型的具體含義和行為
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種，變量敏感性分析用來檢驗(yàn)輸入屬性變量對(duì)模型的影響程度，樣本敏感性分析用來研究具體樣本對(duì)模型的重要程度
通過機(jī)械機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手到工具的動(dòng)力傳遞，無需外部控制及供能，對(duì)機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃影響J小
非接觸式檢測(cè)平臺(tái)FluSense由麥克風(fēng)陣列和熱成像攝像機(jī)組成，用于捕捉不同的候診室人群行為，包括咳嗽和語言活動(dòng)以及候診室病人數(shù)量
應(yīng)用于MIS的觸覺傳感器主要是基于電學(xué)或光學(xué)原理開發(fā)的，應(yīng)該是小尺寸和圓柱形的，可在導(dǎo)管的管身或尖端集成
MIS 和RMIS觸覺傳感器常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器
馬庫(kù)斯系統(tǒng)性地闡述了對(duì)當(dāng)前AI研究界的批判，從認(rèn)識(shí)科學(xué)L域中針對(duì)性地給出了11條可執(zhí)行的建議
記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期的商品語境信息建模，并使用共享的記憶網(wǎng)絡(luò)來捕捉商品之間的長(zhǎng)期依賴，對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行了對(duì)比,在Top-K序列推薦中效果J佳
