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  • “楊康”了，工業(yè)機(jī)器人的路更好走了？

    智能技術(shù)的加持，促進(jìn)了傳統(tǒng)機(jī)器人行業(yè)進(jìn)入快速轉(zhuǎn)型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經(jīng)濟(jì)形勢相對(duì)低迷的背景下，機(jī)器人行業(yè)在2022年仍然表現(xiàn)出較為強(qiáng)勢的增長力，市場規(guī)模破1000億，融資金額破300億，其中工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模達(dá)800億，融資金額接近200億。同時(shí)，疫情的反復(fù)爆發(fā)催生了多領(lǐng)域?qū)o人化、自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)力及勞動(dòng)力的旺盛需求，使得整個(gè)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)健康走勢。

  • 北京地鐵16號(hào)線用上了智能清潔機(jī)器人

    京港地鐵消息，地鐵16號(hào)線南段各站正在有序籌備中，開通在即。據(jù)了解，地鐵16號(hào)線南段開通后，從京北北安河站至京南榆樹莊站僅需78分鐘即可到達(dá)，其中豐臺(tái)站可與火車站豐臺(tái)站和10號(hào)線實(shí)現(xiàn)換乘，極大便利市民出行。伴隨著新站的開通，智能清潔機(jī)器人、AR眼鏡等科技設(shè)備也紛紛亮相，助力地鐵站實(shí)現(xiàn)智慧管理。

  • “一用一潔”，廈門保潔機(jī)器人上崗啦

    廈門首座“自動(dòng)保潔生態(tài)公廁”在環(huán)東海域?yàn)I海旅游浪漫線二期(翔安段)閩石園投用。該公廁不僅有著“高顏值”，還有不少技術(shù)創(chuàng)新之處。據(jù)了解，這座生態(tài)公廁率先使用了“保潔機(jī)器人”，紫外線殺菌消毒契合當(dāng)下疫情防控要求，可做到“一用一潔”，解決幾乎所有垃圾、便污的自動(dòng)化收集和清洗，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)無人化自動(dòng)清潔。

  • 什么是可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)

    可解釋性是指人類能夠理解決策原因的程度。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性越高，人們就越容易理解為什么做出某些決定或預(yù)測。模型可解釋性指對(duì)模型內(nèi)部機(jī)制的理解以及對(duì)模型結(jié)果的理解。其重要性體現(xiàn)在：建模階段，輔助開發(fā)人員理解模型，進(jìn)行模型的對(duì)比選擇，必要時(shí)優(yōu)化調(diào)整模型;在投入運(yùn)行階段，向業(yè)務(wù)方解釋模型的內(nèi)部機(jī)制，對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行解釋。比如基金推薦模型，需要解釋：為何為這個(gè)用戶推薦某支基金。

  • 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)幾個(gè)重要方向匯總

    學(xué)習(xí)器模型中一般有兩類參數(shù)，一類是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)估計(jì)得到，還有一類參數(shù)時(shí)無法從數(shù)據(jù)中估計(jì)，只能靠人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)指定，后者成為超參數(shù)。比如，支持向量機(jī)里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)

    自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在通過讓一些通用步驟(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和調(diào)整超參數(shù))自動(dòng)化，來簡化機(jī)器學(xué)習(xí)中生成模型的過程。AutoML是指盡量不通過人來設(shè)定超參數(shù)，而是使用某種學(xué)習(xí)機(jī)制，來調(diào)節(jié)這些超參數(shù)。這些學(xué)習(xí)機(jī)制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進(jìn)化算法，還有比較新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)我們提起AutoML時(shí)，我們更多地是說自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(即數(shù)據(jù)的預(yù)處理，數(shù)據(jù)的生成和選擇)和模型訓(xùn)練(模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu))。這個(gè)過程的每一步都有非常多的選項(xiàng)，根據(jù)我們遇到的問題，需要設(shè)定各種不同的選項(xiàng)。

  • 什么是對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)？為何要對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)？

    對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)安全的交叉領(lǐng)域。對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)旨在給惡意環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供安全保障。由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一般研究的是同一個(gè)或較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分布，當(dāng)部署到現(xiàn)實(shí)中的時(shí)候，由于惡意用戶的存在，這種假設(shè)并不一定成立。比如研究人員發(fā)現(xiàn)，一些精心設(shè)計(jì)的對(duì)抗樣本(adversarial example)可以使機(jī)器學(xué)習(xí)模型不能成功地輸出正確的結(jié)果。針對(duì)模型的攻擊問題，我們主要分為兩大類，就是從訓(xùn)練階段和推理(inference)階段來進(jìn)行討論。

  • 智能電網(wǎng)是大勢所趨，智能電網(wǎng)首要特征介紹!

    以下內(nèi)容中，小編將對(duì)智能電網(wǎng)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)智能電網(wǎng)的了解，和小編一起來看看吧。

  • 掃地機(jī)器人增速放緩，云鯨業(yè)績也難免下滑？

    在持續(xù)了數(shù)年的高增長態(tài)勢之后，掃地機(jī)器人行業(yè)的增速正逐漸放緩。奧維云網(wǎng)(AVC)的數(shù)據(jù)顯示，2022上半年，掃地機(jī)器人的零售額為57.3億元，同比增長9%，零售量為201萬臺(tái)，同比下滑28.3%。作為對(duì)比，在2020年和2021年，掃地機(jī)器人的零售額還是雙位數(shù)增長，而在2022年上半年，不僅銷售額增長降至個(gè)位數(shù)，而且零售量還首次出現(xiàn)了同比下滑，不難發(fā)現(xiàn)，掃地機(jī)器人行業(yè)已陷入了增長困境。行業(yè)整體形勢不容樂觀，即便是號(hào)稱掃地機(jī)器人“黑馬”的云鯨也難逃業(yè)績下滑的魔咒。根據(jù)市場數(shù)據(jù)，云鯨在2022年上半年的銷售額為3.5億元，較2021年上半年下降12.9%，呈現(xiàn)負(fù)增長態(tài)勢。

  • 歐菲光前瞻布局掃地機(jī)器人，當(dāng)前最熱機(jī)器人市場

    隨著居民生活水平的提高和科技不斷進(jìn)步，掃地機(jī)器人憑借消費(fèi)升級(jí)與懶人經(jīng)濟(jì)的融合，深受廣大消費(fèi)者們喜愛，市場需求持續(xù)攀升。GfK中怡康測算數(shù)據(jù)顯示，2022年1-8月，中國掃地機(jī)器人市場銷售額達(dá)到69億元，在整體清潔電器市場中銷售額占比高達(dá)39%，穩(wěn)居清潔電器市場榜首，同比增長13%。預(yù)計(jì)今年全年掃地機(jī)器人市場零售額規(guī)?？蛇_(dá)133億元，同比增長20.1%。據(jù)瑞銀預(yù)測數(shù)據(jù)，2025年全球和中國掃地機(jī)器人市場規(guī)模，將分別達(dá)到130億美元和50億美元。

  • 機(jī)器人是個(gè)大賽道，但是盈利甚微，難以落地？

    機(jī)器人無疑是大賽道，不過2022年的機(jī)器人賽道，個(gè)中滋味可能只有從業(yè)者最清楚。經(jīng)歷了兩年多的狂歡，掃地機(jī)器人逐漸告別高增長，根據(jù)IDC預(yù)測，2022年市場出貨量同比下降23.8%，市場壓力陡增。相比之下，人形機(jī)器人在2022年頗受矚目，戴森、特斯拉、小米……大佬趕集式布局。不過，重磅亮相之后，兩極化的市場反響、對(duì)商業(yè)前景的質(zhì)疑，不絕于耳。

  • 奇勃科技用3臺(tái)掃地機(jī)器人布局寫字樓清潔項(xiàng)目

    商用清潔機(jī)器人創(chuàng)企奇勃科技發(fā)布寫字樓智慧清潔解決方案，包含全能型寫字樓清潔旗艦ONE S55，敏捷型軟質(zhì)地面清潔助力V45、牽引式硬質(zhì)地面清潔專家H45，這三大產(chǎn)品協(xié)同能實(shí)現(xiàn)寫字樓場景全地面場景覆蓋。

  • 什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

    生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)是用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成判別器和生成器構(gòu)成，通過一種互相競爭的機(jī)制組成的一種學(xué)習(xí)框架，GAN在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域掀起了一場革命，這場革命產(chǎn)生了一些重大的技術(shù)突破，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都開始接受并歡迎GAN的到來。GAN最厲害的地方是它的學(xué)習(xí)性質(zhì)是無監(jiān)督的，GAN也不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，這使得GAN功能強(qiáng)大，因?yàn)閿?shù)據(jù)標(biāo)記的工作非?？菰?。

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表算法總結(jié)（二）

    從1990到2012年，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸走向成熟和應(yīng)用，在這20多年里機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法得到了完善和充實(shí)，可謂是百花齊放的年代。代表性的重要成果有：支持向量機(jī)(SVM，1995)、AdaBoost算法(1997)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM(1997)、流形學(xué)習(xí)(2000)、隨機(jī)森林(2001)。

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表算法總結(jié)（一）

    1980年機(jī)器學(xué)習(xí)作為一支獨(dú)立的力量登上了歷史舞臺(tái)。在這之后的10年里出現(xiàn)了一些重要的方法和理論，典型的代表是：分類與回歸樹(CART，1984)、反向傳播算法(1986)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1989)。

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