掃地機器人作為一個新興消費品類,經(jīng)歷了多年的發(fā)展,頭部品牌也都完成了自己的產(chǎn)品矩陣布局。不過一個市場要想保持新鮮和活力,是需要有活水加入的。今天來說說清潔電器品類中的“活水”云鯨智能。
盡管統(tǒng)稱為機器人,但根據(jù)用途的不同,機器人也被進一步劃分為工業(yè)機器人、服務(wù)機器人以及特種機器人這三大類。而服務(wù)機器人則是離我們最近的一類,近兩年爆火的掃地機器人便是服務(wù)機器人中的明星產(chǎn)品。據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,2023年中國服務(wù)型機器人市場規(guī)模將達959.2億元,市場份額將有望超越工業(yè)機器人。
在這篇文章中,小編將對智能制造的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對它的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
在“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃等行業(yè)政策的引領(lǐng)下,疊加人口問題的不斷突出,我國工業(yè)機器人銷量走回正增長區(qū)間,自動化改造意愿逐漸回歸。2023年新能源行業(yè)延續(xù)擴張態(tài)勢,工業(yè)機器人應(yīng)用需求延續(xù)高增長。
在中國先進制造業(yè)的版圖里:中國自2013年開始成為全球工業(yè)機器人第一大市場;上海市重點產(chǎn)業(yè)的機器人密度高達383臺/萬名工人,是全國平均水平的1.5倍。以機器人為主力軍的自動化智能工廠是一個系統(tǒng)工程,由于每個行業(yè)、企業(yè)都有各自的生產(chǎn)特點,因此沒有一種模式是機器人換人的標準答案,無法簡單套用
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入,在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節(jié)點(循環(huán)單元)按鏈式連接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recursive neural network)。對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀80-90年代,并在二十一世紀初發(fā)展為深度學(xué)習(xí)(deep learning)算法之一,其中雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常見的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
AutoEncoder的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做無監(jiān)督學(xué)習(xí),就是把樣本的輸入同時作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。本質(zhì)上是希望學(xué)習(xí)到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數(shù)據(jù)過于稀疏、數(shù)據(jù)高維導(dǎo)致計算復(fù)雜度高。比較早用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當時Hinton推崇的RBM。后來到了2000年以后還堅持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速興起,AutoEncoder也得到快速發(fā)展,基本上有幾條線:稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進展是結(jié)合對抗思想的對抗AutoEncoder。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,最早可以追溯到1962年,Hubel和Wiesel對貓大腦中的視覺系統(tǒng)的研究。1980年,一個日本科學(xué)家福島邦彥(Kunihiko Fukushima)提出了一個包含卷積層、池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個基礎(chǔ)上,Yann Lecun將BP算法應(yīng)用到這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練上,就形成了當代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。
近日,商用清潔機器人公司「奇勃科技」正式宣布獲得來自索道資本領(lǐng)投的數(shù)千萬人民幣天使輪融資。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,近年來服務(wù)機器人發(fā)展提速,明年市場規(guī)模將達959.2億元,或趕超工業(yè)機器人。
“第一天太神奇了,我看到從天花板上送來的食物?!笨吹蕉瑠W會上的送餐機器人,前冰球女將、現(xiàn)加拿大體育記者Kenzie Lalonde不禁感嘆。冬奧餐廳里,一個通體粉色,長相酷似飛碟的機器人從天而降,固定餐盤的三片“螺旋槳葉”緩緩張開,里面的食物呈現(xiàn)在了客人面前。這一幕隨后通過網(wǎng)絡(luò)傳遍了世界。
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深度學(xué)習(xí)是近10年機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience),1958年研究認知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機,當時掀起一股熱潮。后來Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機的缺陷:不能處理異或回路等非線性問題,以及當時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入停滯期。
有一些特定的標準可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機器學(xué)習(xí),制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個很好的指南。