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醫(yī)療機器人運動控制：強化學習算法與實時ROS系統(tǒng)集成
隨著醫(yī)療機器人技術的飛速發(fā)展，手術機器人、康復機器人等設備在臨床應用中展現(xiàn)出巨大潛力。然而，傳統(tǒng)運動控制方法在復雜環(huán)境中的適應性不足，尤其在動態(tài)手術場景中，難以應對組織變形、工具碰撞等不確定性因素。強化學習（RL）通過與環(huán)境交互自主學習最優(yōu)策略，為醫(yī)療機器人提供了突破傳統(tǒng)控制范式的可能。結合實時機器人操作系統(tǒng)（ROS），可實現(xiàn)感知-決策-執(zhí)行的高效閉環(huán)。本文將探討RL算法與ROS系統(tǒng)的集成方案，并通過代碼示例展示具體實現(xiàn)。
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機器學習的本質是什么?原來機器學習還可以這樣分類!
在這篇文章中，小編將對機器學習的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對機器學習的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。
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人工智能強化學習的原理和目標
強化學習（RL），又稱再勵學習、評價學習，是一種重要的機器學習方法，在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。 那么什么是強化學習？ 強化學習是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，
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Facebook開源Horizon主要是為了推進AI強化學習的發(fā)展
11月1日，F(xiàn)acebook開源了Horizon，一個由Facebook的AI研究人員、推薦系統(tǒng)專家和工程師共同搭建的強化學習平臺，其框架的構建工作開始于兩年半前，在過去一年中一直被Facebo
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深度強化學習能讓機器人擁有人一樣的意識
機器人擁有人一樣的意識，一直是我們目前難以攻克的難題。在近日，加州大學伯克利分校的科學家和谷歌人工智能（AI）研究部門之一的Google Brain在Arxiv．org上發(fā)表的一份預印本論文中描
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靠強化學習來調整機器人假肢的系統(tǒng) 讓假肢更加靈活
來自北卡羅來納州立大和亞利桑那州立大學的研究人員開發(fā)了一種智能系統(tǒng)，可以“調節(jié)”動力假肢膝蓋，讓患者在幾分鐘內就能自如地使用假肢行走，而不是由訓練有素的臨床醫(yī)生來調節(jié)所需的幾個小時。該系統(tǒng)是第一
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DeepMind 把自己的“殺手锏”開源了！
記者注：圖片來自DeepMind眾所周知，強化學習（Reinforcement Learning）是一種人工智能訓練技術，無論是在棋牌游戲方面打敗人類選手的機器人，還是在訓練自動駕駛系統(tǒng)方面，強化學習
