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  • “楊康”了，工業(yè)機器人的路更好走了？

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

  • 北京地鐵16號線用上了智能清潔機器人

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

  • “一用一潔”，廈門保潔機器人上崗啦

    廈門首座“自動保潔生態(tài)公廁”在環(huán)東海域濱海旅游浪漫線二期(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、便污的自動化收集和清洗，實現(xiàn)24小時無人化自動清潔。

  • 什么是可解釋性機器學(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。模型可解釋性指對模型內(nèi)部機制的理解以及對模型結(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，進行模型的對比選擇，必要時優(yōu)化調(diào)整模型;在投入運行階段，向業(yè)務(wù)方解釋模型的內(nèi)部機制，對模型結(jié)果進行解釋。比如基金推薦模型，需要解釋：為何為這個用戶推薦某支基金。

  • 自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)幾個重要方向匯總

    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)估計得到，還有一類參數(shù)時無法從數(shù)據(jù)中估計，只能靠人的經(jīng)驗進行設(shè)計指定，后者成為超參數(shù)。比如，支持向量機里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動機器學(xué)習(xí)

    自動機器學(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))自動化，來簡化機器學(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)機制，來調(diào)節(jié)這些超參數(shù)。這些學(xué)習(xí)機制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進化算法，還有比較新的強化學(xué)習(xí)。當(dāng)我們提起AutoML時，我們更多地是說自動化數(shù)據(jù)準備(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))。這個過程的每一步都有非常多的選項，根據(jù)我們遇到的問題，需要設(shè)定各種不同的選項。

  • 什么是對抗機器學(xué)習(xí)？為何要對抗機器學(xué)習(xí)？

    對抗機器學(xué)習(xí)是一個機器學(xué)習(xí)與計算機安全的交叉領(lǐng)域。對抗機器學(xué)習(xí)旨在給惡意環(huán)境下的機器學(xué)習(xí)技術(shù)提供安全保障。由于機器學(xué)習(xí)技術(shù)一般研究的是同一個或較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分布，當(dāng)部署到現(xiàn)實中的時候，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)計的對抗樣本(adversarial example)可以使機器學(xué)習(xí)模型不能成功地輸出正確的結(jié)果。針對模型的攻擊問題，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，小編將對智能電網(wǎng)的相關(guān)內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對智能電網(wǎng)的了解，和小編一起來看看吧。

  • 掃地機器人增速放緩，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，掃地機器人的零售額為57.3億元，同比增長9%，零售量為201萬臺，同比下滑28.3%。作為對比，在2020年和2021年，掃地機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，即便是號稱掃地機器人“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)負增長態(tài)勢。

  • 歐菲光前瞻布局掃地機器人，當(dāng)前最熱機器人市場

    隨著居民生活水平的提高和科技不斷進步，掃地機器人憑借消費升級與懶人經(jīng)濟的融合，深受廣大消費者們喜愛，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，中國掃地機器人市場銷售額達到69億元，在整體清潔電器市場中銷售額占比高達39%，穩(wěn)居清潔電器市場榜首，同比增長13%。預(yù)計今年全年掃地機器人市場零售額規(guī)?？蛇_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器人市場規(guī)模，將分別達到130億美元和50億美元。

  • 機器人是個大賽道，但是盈利甚微，難以落地？

    機器人無疑是大賽道，不過2022年的機器人賽道，個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、對商業(yè)前景的質(zhì)疑，不絕于耳。

  • 奇勃科技用3臺掃地機器人布局寫字樓清潔項目

    商用清潔機器人創(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)同能實現(xiàn)寫字樓場景全地面場景覆蓋。

  • 什么是生成對抗網(wǎng)絡(luò)

    生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)是用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機器學(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功能強大，因為數(shù)據(jù)標(biāo)記的工作非常枯燥。

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

    從1990到2012年，機器學(xué)習(xí)逐漸走向成熟和應(yīng)用，在這20多年里機器學(xué)習(xí)的理論和方法得到了完善和充實，可謂是百花齊放的年代。代表性的重要成果有：支持向量機(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)、隨機森林(2001)。

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

    1980年機器學(xué)習(xí)作為一支獨立的力量登上了歷史舞臺。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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