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大众对机器人技术的理解都有哪些谬误?

大众对机器人技术的理解都有哪些谬误?

 骁骑 • http://www.36kr.com/p/215070.html题图为特斯拉生产车间里的机器人正在“辛勤”工作编者记:投资公司LuxCapital的合伙人ShahinFarshchi,在著名的科技网站IEEE发文,说他作为一个投资人,是怎样认识正在突飞猛进的机器人技术的。更快的处理器,更便宜的传感器,大量的开源代码......

机器人做千人团体操 机器人学习蚂蚁协同工作

机器人做千人团体操 机器人学习蚂蚁协同工作

 图片说明:按命令分别组成字母K、星星和扳手形状图片说明:机器人kilobots组成矩形,准备投入工作机器人做千人团体操  如果有1000个机器人,要为它们充电,该怎么办?一一插入各自的插座,好像挺麻烦的。有什么简单的方法吗?  美国哈佛大学的工程师迈克·鲁宾斯坦等人发明了一种直径只有25美分硬币的小机器人,长着3条金属细腿,头顶伸出金属弹簧。需要......

LeapMotion入华 智能硬件主流化?

LeapMotion入华 智能硬件主流化?

 LeapMotion的出现,被称为是一种计算机人机交互方式的革命,通过只比普通U盘大一些的LeapMotion硬件设备,让互动操作进入到一个三维空间,将手从鼠标和键盘中解放出来。8月29日,LeapMotion宣布进入中国市场,选择和神州数码合作。后者作为其国内市场的分销商,并负责品牌和营销相关工作。LeapMotion的出现,被称为是一种计算机......

OpenCV 3.0 Alpha 发布,计算机视觉库

OpenCV 3.0 Alpha 发布,计算机视觉库

 OpenCV3.0Alpha发布,该版本对项目结构进行了调整,简化了在很多视觉算法上使用GPU加速的方法,其他主要改进包括:TextdetectionandrecognitionbyLluisGomezHDRbyFedorMorozovandAlexanderShishkovKAZE/A-KAZEbyEugeneKhvedchenya,theal......

如果人工智能像一个真正的小孩会如何?

如果人工智能像一个真正的小孩会如何?

 于人工智能来说,用刚起步的婴儿来形容是再适当不过的。奥克兰生物工程研究所动画技术实验室主任MarkSagar也是这么认为的。他率领的研究小组就开发出了名为BabyX的婴儿式虚拟动画交互计算机原型。BabyX能够对现实世界做出各种反应互动,并像一个真正的小孩一样学习。与只会接受指令学习,语调冰凉的人工智能不同,BabyX可以通过模拟的表情对各种从外......

亚太大学生机器人赛落幕 越南队打败日本夺冠

亚太大学生机器人赛落幕 越南队打败日本夺冠

 据台湾“中央社”8月25日报道,2014年第13届亚太大学生机器人大赛24日在印度举行,最终越南队打败日本队,夺得今年的冠军。参加比赛的越南队成员     据越南媒体报道,今年亚太大学生机器人大赛由印度担任主办国,以“机器人家庭”为主题,共有来自17个国家和地区的18支队伍参赛,其中主办国有2队参......

谷歌知识图谱已应用于视频演员识别介绍

谷歌知识图谱已应用于视频演员识别介绍

 机器视觉,模式识别,以图搜图有着广泛应用,看看Google做了些什么,一年前的新闻了。谷歌在GooglePlayStore的GooglePlayMovies&TV应用中添加了一个新的视屏功能,当用户使用安卓平板观看视频的时候,暂停播放,旁边会自动弹出该演员明星或者配乐的相关信息卡。这些信息来自谷歌的知识图谱。谷歌首先使用面部识别技术辨认出......

Twitter 收购深度学习相关的机器视觉技术公司

Twitter 收购深度学习相关的机器视觉技术公司

 各大公司都把手伸进了深度学习的坑,这个坑能有多大,会有多少产出,让我们拭目以待。。。Twitter收购了一家基于深度学习的机器视觉公司Madbits。放眼整个硅谷,Google、雅虎、Dropbox和Pinterest都在大肆收购相关领域的公司。该公司的创立者为ClémentFarabet和Louis-AlexandreEtezad-Heydar......

Haar+Adaboost 车辆检测 目标检测(视频车辆检测算法代码)

Haar+Adaboost 车辆检测 目标检测(视频车辆检测算法代码)

 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/741479......

关于adaboost的一些浅见 分析

关于adaboost的一些浅见 分析

 周末没上微博,今天一来,发现微博上大家对adaboost进行了热烈的讨论。讨论源于@老师木这个神人抛了三个问题,无数大牛争相回答。这三个问题是:1,adaboost不易过拟合的神话。2,adaboost人脸检测器好用的本质原因,3,真的要求每个弱分类器准确率不低于50%。关于第一个和第二个问题,包括@ICT山世光@南大周志华两位大牛在内的很多同学......

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