大数据文摘转载自机器人大讲堂 你知道什么是连续型机器人吗？这类机器人可以称得上是机器人中的“眼镜蛇”，以其强悍的灵活性和柔顺性著称。它们在医疗介入手术、狭小空间检测、工业及生活辅助等非结构化环境中具有十分广泛的应用场景。 例如用于微创手术的达芬奇Vinci SP介入手术机器人、美国Tesla公司的蛇形充电机器人以及德国Festo公司的柔性机械臂等。 那么问题来了，同是机器人，为什么它们这么灵活？原因在于连续型机器人通过颠覆传统刚性机械臂的结构设计，使得自身具备大量冗余“自由度”，进而实现灵活运动和柔顺变
【导读】基于文本来学习词的语义表示, 特别是基于共现的工作, 如Word2Vec能够很好的处理大多数任务, 然而, 这些语义表示和人的语义表示系统有很大出入. 比如: 马, 计算机, 这一类有具体对象的词, 明显更偏向感知信息(视觉, 听觉, 触觉)一些, 而另一些抽象词, 比如爱, 希望, 之类得更偏心理学一些. 只基于单一模态, 如文本,虽然能得到一些效果, 但是并不符合人类的认知, 而考虑多种模态, 但是等同对待不同模态的信息, 显然也不能很好的刻画词的语义, 本文尝试在基于词对的弱监督的情况下, 动
随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。
在开放世界中，智能系统不仅要处理庞大的数据量，还需要应对各种「长尾问题」，如自动驾驶中面临的突发危险、出入隧道的剧烈光线变化、夜间强闪光干扰等。在这类任务上，传统视觉感知芯片由于受到「功耗墙」和「带宽墙」的限制，往往面临失真、失效或高延迟的问题，严重影响系统的稳定性和安全性。
自动驾驶技术自诞生以来，一直被寄予厚望。每当人们期待的时刻即将来临，却总是不断听到"还需要再等个十年"的声音。这一领域的进展似乎一直在“跳票”，令人不禁思考：问题究竟出在哪里？
code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR
5 月 14 日，国际顶级期刊《Cell》杂志发表了一项黑科技成果，来自美国贝勒医学院 Daniel Yoshor 教授带领的研究团队，通过动态电流电极刺激大脑皮层，成功在受试者脑海中呈现指定的图像。
然而，读万卷书，不如行万里路，在开放环境中，大模型需要真正地「走」进物理世界，才能切实地理解复杂任务、解决实际问题。
这是一种基于视觉原语的互补双通路类脑视觉感知新范式，标志着我国在类脑计算和类脑感知两个重要方向，取得的重大突破！
【GiantPandaCV导语】 自动驾驶技术对延迟要求极高。过去的工作提出了信息流（后文均称Streaming）感知联合评价指标，用于评估算法速度和准确性。本论文提出检测模型对于未来的预测是处理速度和精度均衡的关键。作者建立了一个简单有效的Streaming感知框架。它配备了 一种新的**双流感知模块(Dual Flow Perception，DFP)，其中包括捕捉动态Streaming和静态Streaming移动趋势的基本检测特征。此外，作者引 入了一个趋势感知损失(Trend-Aware Loss，TAL)**，并结合趋势因子，为不同移动速度的物体生成自适应权重。本文提出的方法在Argogrse-HD数据集上实展现了竞争性能，与原Baseline相比提高了4.9% mAP。
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低质的多模态数据。
多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低质的多模态数据。
一、据国家统计局数据显示，截至2019年中国城镇总人口达8.48亿人，城镇化率达60.6%。
今天为大家介绍的是来自Sung Ju Hwang团队的一篇论文。基于片段的药物发现是一种在广阔的化学空间中发现药物候选物的有效策略，并已广泛应用于分子生成模型。然而，许多现有的片段提取方法在这些模型中没有考虑目标化学性质或者依赖于启发式规则，现有的基于片段的生成模型也无法在生成过程中使用新发现的目标导向片段更新片段词汇表。为此，作者提出了一种用于药物发现的分子生成框架，称为目标导向片段提取、组装和修改（GEAM）。GEAM由三个模块组成，每个模块分别负责目标导向片段提取、片段组装和片段修改。片段提取模块利用信息瓶颈原理识别对所需目标性质有贡献的重要片段，从而构建一个有效的目标导向片段词汇表。此外，GEAM能够通过片段修改模块探索初始词汇表以外的片段，并通过动态目标导向词汇表更新进一步增强探索能力。作者通过各种药物发现任务的实验表明，GEAM能够通过三个模块的生成循环有效地发现药物候选物。作者的代码可以在https://github.com/SeulLee05/GEAM获取。
VirusTotal称：“上下文是王道”。一位营销大师说：“如果内容（Content）为王，那么上下文（Context）就是上帝。”辩证地看，上下文和内容是既对立又统一的关系。两者相辅相成，还可以相互转化。
本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。
论文标题：Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain
本文分享论文『Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels』，静态的结构依旧不能满足性能需求了？微软提出了Dynamic Convolution（动态卷积），让MobileNetV3提高2.9%Top-1准确率！（附复现代码）。
1、摘要 在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能给出一个统一的视图。在本文中，我们提出了一种新的动态头网络框架，以统一目标检测头部与注意。该方法通过将特征层次间、空间位置间、任务感知输出通道内的多自注意机制相结合，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验证明了所提出的动态头在COCO基准上的有效性和效率。有了标准的ResNeXt-101-DCN主干网，我们在很大程度上提高了性能，超过了流行的目标检测器，并在54.0 AP达到了新的最先进水平。此外，有了最新的变压器主干网和额外的数据，我们可以将当前的最佳COCO结果推至60.6 AP的新记录。 2、简介 物体检测是回答计算机视觉应用中“什么物体位于什么位置”的问题。在深度学习时代，几乎所有现代目标检测器[11,23,12,35,28,31,33]都具有相同的范式——特征提取的主干和定位和分类任务的头部。如何提高目标检测头的性能已成为现有目标检测工作中的一个关键问题。 开发一个好的目标检测头的挑战可以概括为三类。首先，头部应该是尺度感知的，因为多个具有极大不同尺度的物体经常共存于一幅图像中。其次，头部应该是空间感知的，因为物体通常在不同的视点下以不同的形状、旋转和位置出现。第三，头部需要具有任务感知，因为目标可以有不同的表示形式(例如边界框[12]、中心[28]和角点[33])，它们拥有完全不同的目标和约束。我们发现最近的研究[12,35,28,31,33]只关注于通过各种方式解决上述问题中的一个。如何形成一个统一的、能够同时解决这些问题的头，仍然是一个有待解决的问题。 本文提出了一种新的检测头，即动态头，将尺度感知、空间感知和任务感知结合起来。如果我们把一个主干的输出(即检测头的输入)看作是一个具有维级×空间×通道的三维张量，我们发现这样一个统一的头可以看作是一个注意学习问题。一个直观的解决方案是在这个张量上建立一个完整的自我注意机制。然而，优化问题将是太难解决和计算成本是不可承受的。 相反地，我们可以将注意力机制分别部署在功能的每个特定维度上，即水平层面、空间层面和渠道层面。尺度感知的注意模块只部署在level维度上。它学习不同语义层次的相对重要性，以根据单个对象的规模在适当的层次上增强该特征。空间感知注意模块部署在空间维度上(即高度×宽度)。它学习空间位置上的连贯区别表征。任务感知的注意模块部署在通道上。它根据对象的不同卷积核响应指示不同的特征通道来分别支持不同的任务(如分类、框回归和中心/关键点学习)。 这样，我们明确实现了检测头的统一注意机制。虽然这些注意机制分别应用于特征张量的不同维度，但它们的表现可以相互补充。在MS-COCO基准上的大量实验证明了我们的方法的有效性。它为学习更好的表示提供了很大的潜力，可以利用这种更好的表示来改进所有类型的对象检测模型，AP增益为1:2% ~ 3:2%。采用标准的ResNeXt-101-DCN骨干，所提出的方法在COCO上实现了54:0%的AP新状态。此外，与EffcientDet[27]和SpineNet[8]相比，动态头的训练时间为1=20，但表现更好。此外，通过最新的变压器主干和自我训练的额外数据，我们可以将目前的最佳COCO结果推至60.6 AP的新纪录(详见附录)。 2、相关工作 近年来的研究从尺度感知、空间感知和任务感知三个方面对目标检测器进行了改进。 Scale-awareness. 由于自然图像中经常同时存在不同尺度的物体，许多研究都认为尺度感知在目标检测中的重要性。早期的研究已经证明了利用图像金字塔方法进行多尺度训练的重要性[6,24,25]。代替图像金字塔，特征金字塔[15]被提出，通过将下采样卷积特征串接一个金字塔来提高效率，已经成为现代目标检测器的标准组件。然而，不同层次的特征通常从网络的不同深度中提取，这就造成了明显的语义差距。为了解决这种差异，[18]提出了从特征金字塔中自下而上的路径增强较低层次的特征。后来[20]通过引入平衡采样和平衡特征金字塔对其进行了改进。最近，[31]在改进的三维卷积的基础上提出了一种金字塔卷积，可以同时提取尺度和空间特征。在这项工作中，我们提出了一个尺度感知注意在检测头，使各种特征级别的重要性自适应的输入。 Spatial-awareness. 先前的研究试图提高物体检测中的空间意识，以更好地进行语义学习。卷积神经网络在学习图像[41]中存在的空间变换方面是有限的。一些工作通过增加模型能力(大小)[13,32]或涉及昂贵的数据扩展[14]来缓解这个问题，这导致了在推理和训练中极高的计算成本。随后，提出了新的卷积算子来改进空间变换的学习。[34]提出使用膨胀卷积来聚合来自指数扩展的接受域的上下文信息。[7]提出了一种可变形的卷积来对具有额外自学习偏移量的
2017年，国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出示范推广车路协同技术，应用智能车载设备，建设智能路侧设施。2018年，工信部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出力争到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上的目标。从政策层面看，国家高度重视自动驾驶和车路协同发展，并确定了按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。
基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）已经展现出执行上下文学习（ICL）的强大能力，并且几乎已经成为许多自然语言处理（NLP）任务的不二选择。Transformer 的自注意力机制可让训练高度并行化，从而能以分布式的方式处理长序列。LLM 训练所用的序列的长度被称为其上下文窗口。
选自arXiv 作者：Matthew Tesfaldet等 机器之心编译 参与：路、李泽南 图画总是只能表现事物瞬间的形象，而动画则需要逐帧手绘，费时费力，人工智能是否能够帮助我们解决这一困难？近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。该动画生成模型可以参考相关视频，让一张静态图片变成效果逼真的动画。目前，该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收，相关代码也已公开。 项目展示页：https://rye
最近，来自 Waabi AI、多伦多大学、滑铁卢大学和麻省理工的研究者们在 NeurIPS 2023 上提出了一种全新的自动驾驶光照仿真平台 LightSim。研究者们提出了从真实数据中生成配对的光照训练数据的方法，解决了数据缺失和模型迁移损失的问题。LightSim 利用神经辐射场（NeRF）和基于物理的深度网络渲染车辆驾驶视频，首次在大规模真实数据上实现了动态场景的光照仿真。
高精度地图对自动驾驶系统功能研发的影响已经越来越明显，整体上来讲主要包含但不仅限于提升车端感知性能、拓展自动驾驶新功能、动态建图等相关应用。具体体现在如下几个重要方面：
与物体进行交互的操作是机器人技术中最大的开放问题之一：在开放的世界环境中智能地与以前没有见过的物体进行交互需要可以泛化的感知、基于视觉的闭环控制和灵巧的操作。强化学习为解决这一问题提供了一个很有前景的途径，目前强化学习方向上的工作能够掌握如击球 [1]，开门 [2，3]，或投掷 [4] 这样的单个技能。为了满足现实世界中对操作的泛化需求，我们将重点关注离策略算法的可扩展学习，并在具体抓取问题的背景下研究这个问题。虽然抓取限制了操作问题的范围，但它仍然保留了该问题中许多最大的挑战：一个抓取系统应该能够使用真实的感知技术可靠、有效地抓取之前没有见过的物体。因此，它是一个更大的机器人操作问题的缩影，为对泛化和多样化的物体进行交互提供了一个具有挑战性和实际可用的模型。
Flexible intentions: An Active Inference theory
在之前的一篇文章中有提到购入了一台myAGV，以树莓派4B为控制核心的移动机器人。上篇文章中向大家介绍了myAGV如何实现建图、导航以及静态避障，但我们深知，这只是机器人自主导航能力的基础。在实际应用场景中，机器人需要面对复杂的动态环境，如人流、障碍物等，如何实现可靠的动态避障，是我们不断探索和挑战的问题。在本文中，我们将分享我们在探索动态避障方面的实践和经验，希望能够为其他创客开发者和机器人爱好者提供一些参考和启发。
this.prestartAllCoreThreads(); 使用方式：自定义线程池的构造方法中调用 作用：当真正任务被执行时，可以减少创建线程带来的性能损耗
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台，提供了解产业真实问题，接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作，推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 本年度共设立9个重点技术方向，29项研究命题 申报截止时间：2019年6月15日24:00 上期我们介绍了计算机视觉及模式识别 本文将介绍 自然语言处理及语音识别&大数据&车联网 欢迎海内外青年学者关注并申报。
什么情况？一位工作了 5 年的 Java 程序员，竟然回答不出这个问题？说“Dubbo注册中心挂了， 服务之间还可以继续通信吗”？今天，我话2分钟时间给大家来聊一聊。
在前面的课程里，我们提到了感知模块内的计算机视觉和深度学习，这节课我们来讲一讲感知任务中的分类、跟踪、语义分割和 Apollo 感知相关的内容。
本文报告主要阐述了城市多尺度综合感知与服务技术的产生背景、当前技术的最新进展，以及在未来将会遇到的挑战。同时，展示了所在团队在多个领域做出的优秀成果，并分享了这些成果对智慧城市建设的贡献。
在前面，已经跟大家分享过我去美团面试中遇到的一些题目，对此我也把这些题目进行了一系列分析。
机器之心报道 机器之心编辑部 5 月 24 日，在机器之心举办的「决策智能产业应用」在线圆桌论坛上，腾讯交通平台部总经理、腾讯自动驾驶总经理苏奎峰发表了主题演讲《实时孪生与智能决策》。 机器之心对苏奎峰的演讲内容进行了不改变原意的整理。感兴趣的小伙伴可以点击阅读原文查看回顾视频。 今天和大家分享的题目是《实时孪生与智能决策》。本次分享内容主要分三个部分： 第一部分为实时孪生整体架构。什么叫实时孪生，我们如何理解实时孪生和数字孪生，这两者有哪些本质上的区别，在下面的分享中，我都会进行简单解释。 第二部分为数据
那些我们可以归类为“控制论的”、“适应性的”或“活的”的系统都显示出一个基本的属性 :它们抵制将它们推离目标或使它们的存在不可持续的扰动。为了做到这一点,这样的系统能够以某种方式感知它们当前的状态(通过感知)并做出适当的反应(通过行动)。在第一部分的系列论文中,我们试图为足以描述这种系统的主动推理理论提供新的组成基础,特别关注在组成神经科学和人工生命社区中被称为自由能原理的框架[1],我们试图使其结构精确。
标题：From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey
地下停车场是现代居民小区、软件园、商业中心的标配，地下停车场提供成百上千的车位，面积广阔，照明能耗也不容小觑。针对地下停车场的照明管理，可以采用基于边缘智能网关的停车场智能灯控方案，实现动态照明调节、策略照明调节，节约整体能耗，并保障照明体验。
负载均衡这个概念大家都比较熟悉，就是当服务提供者是由多个节点组成的集群环境时，服务调用者需要通过负载均衡算法来动态选择一台目标服务器进行远程通信。负载均衡的目的是通过多个节点的集群来均衡服务器的访问压力，提升整体性能。实现负载均衡的前提是，要得到目标服务集群的所有地址，在服务调用者端进行计算，而地址的获取也同样依赖于第三方软件。
用户偏好在一天中遵循动态模式，例如，在上午8点，用户可能更喜欢阅读新闻，而在晚上8点，他们可能更喜欢看电影。时间建模旨在使推荐系统能够感知时间变化，以捕捉用户随时间的动态偏好。本文提出了一种有效且通用的方法——兴趣时钟来感知推荐系统中的时间信息。
今天，给大家分享如何设计一个注册中心。其实这个问题，我之前在知识星球里分享过，可能是因为时间比较久了，加上这位朋友加入不久，还没看到那里。
近期，随着特斯拉等一众智能车厂发力，智能驾驶已成为消费者在选购车型中重要的考量维度。在智能驾驶技术研发中，受到关注度最高的是远场感知系统，非常容易获取到相关的技术资料。相对而言，近场感知受到的关注少很多，但是技术复杂度并没有因此降低，尤其是在泊车场景，近场感知能力尤为重要。缘于此，笔者近期会分享关于环视近场感知技术的系列工作，希望对该领域的技术同僚有所帮助。
早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工作的人员从后台做一些操作，保证系统正常运行。
The free energy principle for action and perception: A mathematical review（2017）
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 注意看，这个机器人灵巧手，主打的就是能和人手灵活程度媲美的操作能力。 可适应不同场景，灵活规划动作，还能自主完成操作。 它的名字叫TRX-Hand，是腾讯Robotics X实验室公布的最新机器人研究进展，同时亮相的还有自研机器人机械臂TRX-Arm——这是Robotics X实验室首次展示在灵巧操作领域的成果。 与灵巧手不同，机械臂TRX-Arm主要针对人居环境研发，拥有七自由度和拟人的特性，具有灵巧、爆发力强、触控一体以及柔顺安全等特点。 8个可独
自动驾驶技术的不断演进为交通出行带来了革命性的变化，而激光雷达感知技术作为其中关键的一环，在实现车辆智能感知和环境理解方面发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨百度Apollo自动驾驶系统中激光雷达感知的工作原理、优势以及在实际应用中的表现。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379243930
近日来，智能汽车事故频发，且事故原因多与所谓的“自动驾驶”功能有关，这不由得引起了人们对“自动驾驶”发展前景的担忧。 实际上，大众理解的“自动驾驶”与官方的定义可能有所出入。全球公认的标准一般是由SAE International（美国汽车工程师学会）发布的J3016自动驾驶等级，该标准定义了汽车从无自动化（L0）到全自动化（L5）的六个驾驶级别。 与此相对应，2021年8月20日，中国工业和信息化部也发布了《汽车驾驶自动化分级》标准，将于2022年3月1日起实施，详细分类如图1所示。 图1 国标《汽车
亲爱的读者，欢迎来到强化学习的世界。初探强化学习，你是否充满了好奇和期待呢？我们想说，首先感谢你的选择，学习本书不仅能够帮助你理解强化学习的算法原理，提高代码实践能力，更能让你了解自己是否喜欢决策智能这个方向，从而更好地决策未来是否从事人工智能方面的研究和实践工作。人生中充满选择，每次选择就是一次决策，我们正是从一次次决策中，把自己带领到人生的下一段旅程中。在回忆往事时，我们会对生命中某些时刻的决策印象深刻：“还好我当时选择了读博，我在那几年找到了自己的兴趣所在，现在我能做自己喜欢的工作！”“唉，当初我要是去那家公司实习就好了，在那里做的技术研究现在带来了巨大的社会价值。”通过这些反思，我们或许能领悟一些道理，变得更加睿智和成熟，以更积极的精神来迎接未来的选择和成长。
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