SLAM （Simultaneous Localization and Mapping ,即時(shí)定位與地圖構建），是機器人通過(guò)對各種傳感器數據進(jìn)行采集和計算，生 成對其自身位置姿態(tài)的定位和場(chǎng)景地圖信息的系統。SLAM技術(shù)對于機器人的運動(dòng)和交互能力十分關(guān)鍵。
SLAM系統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分，目前常見(jiàn)的機器人SLAM系統可分為兩種形式:基于激 光雷達的SLAM（激光SLAM）和基于視覺(jué)的SLAM（V-SLAM）。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應用廣泛，未來(lái)多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢，取長(cháng)補短，更好地實(shí)現定位導航。
摘自：《2020中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告》
舵機是步態(tài)服務(wù)機器人的核心零部件和成本構成，是包含電機、傳感器、控制器、減速器等單元的機電一體化元器件
人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著(zhù)幫助掃描過(guò)程實(shí)現自動(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
騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室G級研究員Louis在分享了自適應缺陷數據，業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練方法
為決策樹(shù)模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型，以決策樹(shù)為代表的規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(méi)辦法用人類(lèi)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(lái)檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度，樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對模型的重要程度
通過(guò)機械機構實(shí)現機械手到工具的動(dòng)力傳遞，無(wú)需外部控制及供能，對機器人的避障路徑規劃影響J小
非接觸式檢測平臺FluSense由麥克風(fēng)陣列和熱成像攝像機組成，用于捕捉不同的候診室人群行為，包括咳嗽和語(yǔ)言活動(dòng)以及候診室病人數量
應用于MIS的觸覺(jué)傳感器主要是基于電學(xué)或光學(xué)原理開(kāi)發(fā)的，應該是小尺寸和圓柱形的，可在導管的管身或尖端集成
MIS 和RMIS觸覺(jué)傳感器常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺(jué)傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器
馬庫斯系統性地闡述了對當前AI研究界的批判，從認識科學(xué)L域中針對性地給出了11條可執行的建議
記憶增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對短期的商品語(yǔ)境信息建模，并使用共享的記憶網(wǎng)絡(luò )來(lái)捕捉商品之間的長(cháng)期依賴(lài)，對多個(gè)模型進(jìn)行了對比,在Top-K序列推薦中效果J佳
