微软在聊天机器人上下了 很大的成本 ，Facebook（M），苹果公司（Siri），谷歌，微信，和Slack也是如此。...聊天机器人在初创公司中掀起了一种新浪潮，他们试图通过建立类似于 Operator 或x.ai 这样的应用程序，类似于 Chatfuel 这样的平台以及类似 Howdy’s Botkit 这样的机器人库来改变消费者与服务的交互...最近微软发布了自己的 机器人开发者框架 。 许多公司都希望开发出有人类水准能够进行自然对话的机器人，并且许多公司都声称使用自然语言处理和深度学习技术来实现。...有时候没有明确定义的目标，比如在开域模型的情况下。机器翻译中常见的指标，比如 BLEU ，基于文本匹配的方法在这里并不合适，因为合理的响应可以包含完全不同的词或短语。...这可能是这些系统的训练方式导致的，无论是在数据方面还是实际训练的目标/算法上。 一些研究人员试图通过各种目标函数来人工促进多样性 。然而，人类通常产生针对特定输入以及带有意图的响应。
随着科技的进步，机器人渐渐的走近了寻常人的家里，它们逐步替代人类做一些家务，或者帮人照看孩子。人们慢慢习惯了机器人的存在，可是你晓得吗？机器人也是分“男女”的，并且，它们居然还能够结婚？ ...这对机器人“夫妇”来自日本，它们最近在众多机器人的见证下举行了一场浩大的“婚礼”。 ? “女性”机器人之前是陪主人聊天的，而“男方”机器人之前是帮主人做家务和清扫卫生的。...它们的主人决定让他们“在一起”，这也将是世界上第一对“结婚”的机器人。 值得一提的是，“女性”机器人智能水平极高，不只能模拟并回复人类的言语，以至还能模拟人类的各种表情。...而她胸前的传感器能够经过检测主人的面部表情来用不同的语气表达本人的言语。 日本各界的机器人爱好者带着本人的机器人来共同见证这对“新人”的诞生。 ? ...不过，当人们看到“男方”机器人亲吻“女”机器人的方式时，那奇特的嘴巴把大家都逗笑了。 ? 而这场婚礼的“司仪”同样也是由机器人来担当，当宣布这对“新人”正式结为夫妻后，它快乐的手舞足蹈起来。
最近邻点搜索在点云上快速障碍物碰撞检查的运动规划中也很重要。机器人应用中常用的k-d树结构是“静态”的，其中树是使用所有点从头开始构建的，这与实际机器人应用中通常按顺序获取数据的事实相矛盾。...1） Pushdown和Pullup：两个支持函数Pushdown和Pullup用于更新树节点T上的属性，当属性Pushdown为true时，Pushdown函数将标签deleted、tree deleted...Pullup函数将以T为根的子树的信息汇总到节点T的以下属性：tree size保存子树上所有节点的数量，invalid num保存子树上标记为“已删除”的节点数量，range汇总子树上沿坐标轴的所有点的范围...相反，LockAll会阻止包括查询在内的所有访问，但它完成得非常快（即只有一条指令），允许在主线程中及时查询。LockUpdates和LockAll函数是通过互斥（互斥）实现的。...图7：香港大学主楼的建图结果，绿线是由FAST LIO计算的携带激光雷达机器的路径 总结 本文提出了一种高效的数据结构ikd树，用于在机器人应用中增量更新k-d树，ikd树支持机器人的增量操作，同时通过部分重建保持平衡
当前主要的清洁方式是人工水洗，这种方式需要消耗大量的淡水，成本高。最近几年以来，清洁机器人在这一领域逐步得到了应用。 清洁机器人一般采用干洗的方式。...作业时，机器人的滚轮贴合在光伏板的铝合金边框上行驶，同时用旋转的滚刷将光伏板上的积灰清扫掉，如下图所示。这种无水的清扫方式逐步得到了市场的认可。 这种清扫方式想要大规模使用，还需要解决跨板作业的问题。...受地形限制，绝大多数集中式电站的组串之间存在高程差，错落不齐，如下图所示，即使搭建过桥也无法让机器人通过。...采用这种方案的清洁机器人在清扫时的行驶速度可以达到3.6km/h，加上跨板抓放所需的时间，平均清扫速度可以达到1.3~1.5km/h甚至更高，且能适应各种复杂的地形与光伏板安装姿态。...视觉系统还要有极高的可靠性，一台机器人在一天的作业中要完成上百次抓放操作，一年的时间里抓放作业次数可达上万次，视觉系统的定位失败概率应<0.01%，以避免砸板等事故的未发生所造成的损失以及频繁的人工介入
今天推荐FAQ相关的论文，FAQ是聊天机器人的一种，它主要是基于用户的question，匹配相应的答案，返回给用户answer，没有太多的多轮交互。FAQ有较多的应用，如天猫精灵，小度等。...Computer Science, 2015. 2 基于LSTM和CNN的匹配模型 随着NLP的发展，LSTM和CNN开始引入，作为特征提取层。如下图所示，特征提取之后，再计算相似度。...ACM, 2016. 3 结合context的multi-view模型 随着FAQ的发展，开始考虑用户上下文来匹配答案。考虑语境，能够更为精准的找到答案。 文章引用量：较少 推荐指数：✦✦✦✦✦ ?...如下图所示，基本的模式类似，只是在特征提取时，用了BERT，具体细节，感兴趣的同学可以看论文。 文章引用量：较少 推荐指数：✦✦✦✦✧ ?...总结 以上就是NLP中聊天机器人中一些比较代表性的文章，下一期我们将具体介绍生成式机器人的文章。 有三AI夏季划 ? 有三AI夏季划进行中，欢迎了解并加入，系统性成长为中级CV算法工程师。
01 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
目前国内外已有多家机器人企业已经开始了这一产品的研发。...光伏铺装机器人的目标是实现光伏板的自动吸取与放置，将板精确地放到支架上预定的位置，并能准确贴合支架的倾角，后续只需要工人用螺丝对光伏板进行紧固即可。...由于机器人的坐标与姿态、光伏支架的坐标与姿态都是灵活可变的，因此需要3D视觉系统实现机械臂的柔性引导。...加上机械臂的定位误差与执行时间，整个系统的放置误差<4mm，角度偏差<0.5°，整个流程的节拍<35s。综合考虑上料、机器人行走等时间，单台铺装机器人每小时可以铺设100块光伏板。...与人工作业相比，速度提升了8~10倍；对人力的需求量也大幅度减少，。 对于光伏铺装机器人而言，视觉感知系统是整个机器人系统中技术难度最大的部分。
---- 在上一篇中讲述了最常见的地面差动机器人的状态方程，那么其解是什么形式呢？...https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/88033016 给定初始位置和左右轮的速度，机器人就可以绘制出在二维平面空间运动轨迹。...---- 观察下面图示，并编写程序控制机器人左右轮速度实现如下二维空间运动轨迹，直线，圆，曲线等。 ? 直线运动 ? 圆周运动 ? 曲线运动1 ? 曲线运动2 ?...曲线运动3 思考题：机器人轨迹为正弦曲线，如何实现？（此部分为移动机器人运动控制路径规划方向的基础） ----
本文来自东南大学教授漆桂林在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的演讲内容，介绍了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用。...本文简明地讲述了知识图谱的概念，回顾了知识图谱的历史，研究了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用，希望能做出辅助学生学习的智能机器人。...形式化的，对于共享概念体系的明确而又详细的规范说明。本体提供的是一种共享词表。或者说，就是一种特殊类型的术语集。只有把概念形式化，机器和人才能互动和理解。 ?...比如，心脏是一种肌肉组织，是血液循环系统的一部分。心脏和肌肉组织是一种上下位的关系，和循环系统是部分与整体的关系。 本体的定义，有点像数据库schema的定义，但更灵活。本体间的关系可以用类表示。...演讲PPT下载： 知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用 携程技术中心深度学习Meetup系列： 用户在线广告点击行为预测的深度学习模型 深度学习在携程攻略社区的应用 深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用
智能客服中的应用 3.1 自动问答 3.2 意图识别 3.3 情感分析与情绪识别 4. 聊天机器人中的应用 4.1 对话生成 4.2 上下文理解 5....总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~自然语言处理在智能客服和聊天机器人中的应用 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏...本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。 1....聊天机器人中的应用 聊天机器人是NLP技术的另一个热门应用领域。以下是NLP在聊天机器人中的应用示例： 4.1 对话生成 NLP技术可以用于生成自然流畅的对话。...总结 NLP技术在智能客服和聊天机器人中的应用正在改变我们的交互方式，使得与机器的对话更加自然和智能。随着技术的发展，我们可以期待NLP在这些领域取得更大的突破，为用户提供更好的体验和服务。 结尾
高翔老师2023全新力作《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》（全彩）来啦！ 看读者们围观高翔老师问问题的这火爆场景，感觉读者们对这本书的热情隔着屏幕都能溢出来了！...它是一种用于自主导航和机器人感知的技术，旨在通过在未知环境中同时进行自主定位和构建环境地图，实现机器人的导航与路径规划。...自主定位是指机器人在未知环境中确定自身位置的过程，通过对传感器数据进行处理和分析，结合地图信息，估计机器人相对于环境的位置和姿态。...✔优化方法：通过最小化误差函数或优化目标函数，使用图优化算法（如非线性最小二乘法）进行定位和地图优化。 ✔学习方法：利用机器学习或深度学习技术，通过训练数据进行定位和地图构建。...（5）工业自动化和机器视觉：例如，用于机器人在工厂环境中的定位、零件装配和物体识别。激光雷达提供的精确距离信息可以用于精确的位置控制和目标检测。
，从而失去学习课程的乐趣，探索控制理论的热情。...上图中有两个机器人，相对坐标系等先不讲，此处只关注单个机器人在地面上的运动特性。 机器人左轮和右轮的运动使得机器人在环境空间状态发生变化。...大部分低成本平地两轮机器人都是类似的模型，如扫地机器人，巡逻机器人等。 ?...说好的状态空间模型怎么不对劲呢？？？只有：$$ \dot{x}= Bu $$ ---- 这是分割线 ---- 思考一下，机器人难道没有惯性吗？...当停止电机供电，机器人是立刻停止，还是需要滑行一小段距离？ 上述模型是运动学模型，是经过简化的，更真实的模型如下： ?
对话机器人很多，像Siri，小冰，度秘，Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴，不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的，对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根...，并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。...一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过，这个全新升级的对话机器人，重心移向代替人决策，并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情？...NLP中的序列标注，统计机器翻译都可用此类方法。...从我们交互与决策引擎的角度来看的话，机器辅助教育可能是一个很有意思的点，让机器人帮助完成教育过程中的一些机器更擅长的环节，比如改卷，不厌其烦地讲解基本演算方法，理科类的答疑等。
机器学习三方面 损失函数 交叉熵逻辑回归 平方损失函数最小二乘 Hinge损失函数SVM 指数损失函数AdaBoost 对比与总结 机器学习三方面 机器学习问题，大致包含这是哪个方面： 模型：建立什么样的模型...目标：怎么定义最大化或最小化的目标函数 算法：怎么求解最大或最小化目标函数的优化问题 举个例子： 逻辑回归。...机器学习的目的，就是在确定好模型（假设集）的前提下，构建目标函数构建优化问题，然后通过优化算法求解模型的最优参数，通常可以表达成如下式子： θ=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ...01 loss是最本质的分类损失函数，但是这个函数不易求导，在模型的训练不常用，通常用于模型的评价。 squared loss方便求导，缺点是当分类正确的时候随着ysys的增大损失函数也增大。...squared loss， cross entropy，exponential loss以及hinge loss的左侧都是凸函数，方便求导有利于优化问题的求解；同时这些loss函数都是01 error的上界
对于旨在将研究转换为工业应用的研究者而言，这是一个至关重要的需求，例如机器人。...作者将 K 个轻量级模型结合起来作为一个混合模型来提高轻量级模型的性能 最后，这个方法被用在了农业机器人中，并取实现了良好的性能。...使用最先进的网络所需要的计算能力是那些常见机器人负担不起的。这篇文章在复杂度和准确度之间做了一个折中，并通过以下步骤解决了这个问题。...为了训练这个模型，使用了学生网络和事实之间的损失函数，以及教师网络和学生网络的逻辑输出之间的 L2 损失。...表Ⅲ：参数的数目以及每秒钟可以处理的区域的数量 ? 结论 这篇论文提供了一个可训练被用在机器人平台上的深度卷积神经网络的新方式。
【导读】前一段时间，学霸君和准星云学的机器人解答2017年高考数学科目的试卷，并且学霸君机器人Aidam还与6位高考状元实时PK，拿到134分的高分。高考机器人是人工智能技术应用的一个重要场景。...我们来看下来中科院自动化所赵军研究员的机器阅读在高考机器人中的研究与应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
其实这样的理解与教学和教材枯燥有关： 现代控制理论是一门用数学（矩阵）方法对物理（真实）系统进行建模、求解、分析、配置和优化的理论课程； 用矩阵是因为现代控制理论涉及的线性系统通常是多输入多输出的。...推荐阅读：机器人感知（视觉部分）讲座：https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/81352622 ---- 以上述内容为基础，思考系统的稳定性，与控制...依据书中讲解，分析上述两轮机器人模型的稳定性。 ---- 此文为初稿，待完善。
这篇帖子总结了最近三篇论文的结果，这些论文提出了一些可以将更长的任务分解成更短子任务的学习算法。我们报道了在自主手术子任务背景下的实验，我们也相信这些结果适用于从工业机器人到家庭机器人的各种应用。...在手术机器人中的应用 诸如Intuitive Surgical公司的达芬奇，机器人利用本地的遥控操作方便了全球数以百万计的外科手术。...，k} 中一个非递减整数序列的函数 S 。这个函数不仅把分段的端点告诉了我们，而且它也根据每个分段的子任务标记了这些分段。...一旦发现转换，SWIRL(序贯加窗反向强化学习)应用最大熵逆强化学习来找到一个引导机器人进入转换条件的局部二次奖励函数。...MaxEnt-IRL(最大熵逆强化学习)的目标是找到一个奖励函数，使得关于这个奖励函数的最优策略与专家示例中的接近。
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