杭州加油站已进化到机器人加油 效率比人工还高!

就连加油站也开始采用机器人加油,甚至面馆削面师傅也可以是机器人。近日,有网友在杭州一加油站偶遇了机器人加油。机器人从打开油箱的盖子,到为汽车插上油枪加油,整个动作一气呵成。加油全程自动制动,效率甚至比人工加油还高。据了解,这台加油机器人,首次出现在杭州南阳加油站,其名为“驿公里能源臂”,是浙江驿公里智能科技有限公司与浙江高速石油发展有限公司的合作成果。通过人工智能技术,驿公里能源臂能够精准识别超过90...

探索人工智能的世界:构建智能问答系统之前置篇

引言在开始开发之前,我们首先要了解我们将会接触到的编程语言和组件。我本身是一名Java开发者,虽然也有接触过C、C++和PHP开发语言,但在工作中使用的并不多。因此,为了本次开发,我们选择了Python作为开发语言。大家都是从零开始,只要你有编程知识,就可以和我一起学习。回顾一下我们需要开发的简易版架构图: 前置知识接下来,我们来看一下我们需要用到的知识点:Python 3.10版本、Git、Em...

解密人工智能:KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

,选择合适的算法可以提高机器学习的任务效果。 监督学习算法:监督学习算法需要训练数据集中包含输入和对应的输出(或标签)信息。常用的监督学习算法包括:线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、人工神经网络等。 无监督学习算法:无监督学习算法不需要训练数据集中的输出信息,主要用于数据的聚类和降维等问题。常用的无监督学习算法包括:K均值聚类、层次聚类、主成分分析、关联规则挖掘等。 强化学习算法:强...

人工智能关键技术决定机器人产业的前途

      人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局,就像智能手机对传统手机的颠覆一样。本文从人工智能技术的发展趋势、机器人行业的现状和未来展望、以及人工智能技术对机器人行业的影响和机会三个方面进行了分析,旨在为相关领域的研究者和从业者提供一些参考和启示。      ...

探索人工智能领域——每日20个名词详解【day6】

前言 欢迎来到这篇博客,这里将会带领您进入人工智能的神奇世界。人工智能(AI)已经在近年来迅猛发展,其影响几乎渗透到了我们生活的方方面面。然而,对于许多人来说,AI的概念和名词似乎依然充满了一层神秘的面纱。 在这篇博客中,我将为您详细解析20个与人工智能相关的名词,希望能帮助您更好地理解和掌握这个领域。今天分享的名词有:自动编码器、无监督学习、监督学习、半监督学习、自监督学习、迁移学习、马尔科夫决策...

[AI]生物本能vs机器人工程:谁才有“意识”?

[AI]生物本能vs机器人工程:谁才有“意识”?引子我们已经就人类意识的初级形式和高级形式进行了初步探讨。通过对比分析,我们将初级意识定义为可以无需高级意识参与的本能反应。而高级意识则需要大脑高级区域的参与,可以进行更复杂的抽象思考和判断。我们今天再深入研究初级意识这个概念。我们将通过一些案例来进一步阐明初级意识的一些重要属性。这不仅可以丰富我们对初级意识的理解,也有利于我们区分它与高级意识的不...

人工智能 - 目标检测:发展历史、技术全解与实战

目录 一、早期方法:滑动窗口和特征提取滑动窗口机制工作原理 特征提取方法HOG(Histogram of Oriented Gradients)SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 二、深度学习的兴起:CNN在目标检测中的应用CNN的基本概念卷积层 R-CNN及其变种R-CNN(Regions with CNN features)Fast R-CNNFast...

人工智能三要素:算法、算力、算据(数据)

算力属于拼财力 算法属于拼能力 算据分两种: 存量算据:互联网已经产生的,但是斑驳纷杂,从算法原理上讲,难以找到需要注意的数据。 原生数据:由ai直接产生,或者和人类,和其他事物交互产生。有更即时的反馈,更快速地纠错,以及更贴合实际应用的数据价值,有利于高校训练。       这就犹如在一堆0-100分的答案中找最优答案,和在一堆80-120分的卷子中找最优答案,显然后者更快,效果更好...

人工智能 - 图像分类:发展历史、技术全解与实战

这两个案例,读者可以深入理解如何针对不同复杂度的图像分类问题构建、训练和测试模型。这不仅展示了理论知识的实际应用,也提供了一个实际操作的参考框架。 总结 通过本文的探索和实践,我们深入了解了图像分类在人工智能领域的核心技术和应用。从图像分类的历史发展到当今深度学习时代的最新进展,我们见证了技术的演变和创新。核心技术解析部分为我们揭示了图像预处理、神经网络基础、CNN架构以及深度学习框架的细节,而核心代...

Nat. Mach. Intell. | 预测人工智能的未来:在指数级增长的知识网络中使用基于机器学习的链接预测

今天为大家介绍的是来自Mario Krenn团队的一篇论文。一个能够通过从科学文献中获取洞见来建议新的个性化研究方向和想法的工具,可以加速科学的进步。一个可能受益于这种工具的领域是人工智能(AI)研究,近年来科学出版物的数量呈指数级增长,这使得人类研究者难以跟上进展。在这里,作者使用AI技术来预测AI自身的未来研究方向。 科学文献的语料库以越来越快的速度增长。特别是在人工智能(AI)和机器学习(ML...
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2024-05-17 22:42:10 1715956930