跟ERP、CRM、OA等职能型软件不同，RPA属于业务型软件，跟业务的关联更加紧密。要想实现RPA普惠化，最关键的是要让业务人员可以很好的使用RPA产品来解决其业务问题。业务人员是不懂IT的，因此，如何降低RPA产品的“IT属性”，某种程度上决定了RPA能走多远。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
飞行时间原理是基于测量波从震源（飞行时间传感器）到目标和返回所需的时间，基于这些数据以及一些数学和物理知识（如波传播）可以确定该物体与震源的距离，根据技术的不同，可以使用不同类型的波来获得不同的结果，飞行时间是捕捉3D图像的几种方法之一，例如立体相机（具有两个单独的镜头以模拟人类视觉并重建深度感知的相机）或结构光成像（将结构图像投影到对象上，并根据网格的变形计算该对象的形状和距离）。
本文通过追溯Cesium的Scene.render，解释了Cesium 1.9如何使用其WebGL渲染器渲染每一帧。在Scene.render中放置一个断点，运行一个Cesium应用，然后继续。
接下来，我们需要配置设置。对于Android平台，不需要任何东西。对于 iOS，打开在 ios/Runner 文件夹下找到的 Info.plist 文件，然后添加以下键。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化？ 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识，下面举个🌰 我们看下面几组数据： 对数据进行简单的数据分析，每组数据都有两个变量 X 和 Y，然
文章：labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds
在比利时的一间温室中，有台小型机器人，它穿过生长在支架托盘上的一排排草莓，利用机器视觉寻找成熟完好的果实，然后用 3D 打印的爪子把每一颗果实轻轻摘下，放在篮子里以待出售。如果感觉果实还未到采摘的时候，这个小家伙会预估其成熟的时间，然后重新过来采摘。
蓝桥ROS云课可以使用Gazebo/V-Rep/Webots等三维仿真软件，这些都在之前博客中提及，或者有学生撰写对应博客进行分享。
「xx，去把电视柜上的遥控器帮我拿过来。」在一个家庭环境中，很多家庭成员都不免被支使干这种活儿。甚至有时候，宠物狗也难以幸免。但人总有支使不动的时候，宠物狗也并不一定都能听懂。帮人类干活儿的终极梦想还是寄托在机器人身上。
如果机器人真的可以帮助我们在房子周围或照顾我们的受伤和老人，当然用两只手更方便，但是使用双手比我们想象起来困难得多。
亿信BI中的分析表大多数都是基于主题表而创建的。那什么是主题？什么是主题表？主题表分哪几种类型、何种场景下使用、又是如何创建的？不同类型的主题表有什么区别等等，这就是我们今天要分享的内容。 什么是主题表？ 主题是来自于数据仓库中的一个概念。根据项目需求，数据仓库需要进行主题建模，即根据用户决策时所关心的重点进行源数据的抽取、聚集等，将分散在各个业务系统中的数据根据主题有效的集成，形成事实表。亿信BI根据事实表生成主题表，以方便用户定义分析报表时拾取维度和指标，这就是BI的主题表。 主题表的分类 亿信BI中定
TIAGo机器人在机器人/ TIAGo /教程中提供了一套全面的教程。教程使用Gazebo模拟器，目前包含如何使用OpenCV，PCL，自主导航，MoveIt的教程！和人机器人互动。
Flutter越来越火，学习Flutter的人越来越多，对于刚接触Flutter的人来说最重要的是如何学习Flutter，重点学习Flutter的哪些内容。下面是Flutter的学习路线图，学会这些你就入门了，当然这仅仅是初学者的学习路线图，前路漫漫。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构，该结构通过引入新的丢失量，利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+，它是Jacquard数据集的一个扩展，允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明，所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法；
论文：A Mobile Robot Hand-Arm Teleoperation System by Vision and IMU
几十年来，装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近，计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此，系统并没有真正理解物体的形状，因此机器人在快速拾取后几乎没什么用了。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器人可以通过机器学习获得复杂的技能，如抓取物体、开门等。 然而，学习这些技能需要我们先人工设置奖励函数，机器人随后再对它进行优化。 而人类，只通过观察别人的做法或者听别人讲，就能理解任务的目标。这依靠的是我们自己先前对世界的了解：看到有人切苹果，我们就会知道目标是“制造两块苹果”，与苹果是什么品种、用什么样的刀无关；如果有人告诉我们拿起苹果，我们就知道要抓住的对象是哪一个，因为我们知道在所处环境中“苹果”这个词
选自Medium 作者：Bar Vinograd 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文解析了实例分割领域中的三篇论文，它们不同于主流的基于 proposal 和 Faster-RCNN 的方法，比如 Mask R-CNN、MaskLab 以及最新的 PANet，后者在多个数据集（CityScapes、COCO 以及 MVD）上实现了当前最优的结果。 基于 proposal 的实例分割架构存在三个根本缺陷。首先，两个物体可能共享同一个或者非常相似的边界框。在这种情况中，mask hea
在移动端应用中，为用户提供一个直观的方式来更新内容是很重要的。在丰富的挂件中，Flutter 提供了一个很好的方式实现下拉来刷新应用。这个手势，对很多用户来说很熟悉，就是下拉页面来触发更新的动作，获取新的数据并更新屏幕展示。
机器之心报道 编辑：小舟 把手机显示的内容投影到任意平面进行「触屏」操作，这事似曾相识又有点魔幻...... 自从智能手机问世以来，使用触摸与数字内容进行交互变得无处不在。不过到目前为止，触摸屏主要限于袖珍设备。 近日，来自日本多所大学的研究者组成的研究团队提出了一种新的低成本方法，能够将任何表面变成触摸屏，为人们与数字世界的交互提供了新的可能性。 之前允许通过触摸操纵投影图像的工作大多依赖于特殊的输入设备、多个传感器或图像处理算法，难以处理混乱或令人困惑的视觉内容。而该研究提出的新系统只需在投影仪下方连
团队提供了完整的，没有经过筛选的实验结果。他们在实验室周边随机选取了 out-of-distribution （训练集外）测试样本。
很多读者，学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库，看看有几个是你没掌握的：
当Ouster三年前开始开发OS-1时，相机的深度学习研究超过了激光雷达研究。激光雷达数据具有令人难以置信的好处，丰富的空间信息和照明无法识别也能感应，但它缺乏原始分辨率和相机图像的高效阵列结构，并且3D点云仍然更难以在神经网络或硬件过程中编码加速。
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求，正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
AI技术的进步有时令人振奋，有时却让人不寒而栗。大多数行业人士对技术发展推动着新的高度感到兴奋，而一些专家担心这种技术可能在不久的将来或可能已经带来的不利情况。
从 BuddyPress项目启动的那时起，便已经可以使用 Gettext 拾取出来语言包的信息了。也就意味着，BuddyPress 是可以使用 PO 文件来进行多语言化的产品。也就是从项目启动的那时起，WordPress 中文团队便一直跟着官方的 SVN，陆续的将该项目的语言包制作了出来。 最近几天，BuddyPress 的官方论坛上，某位 Fit 发布了一个帖子。告诉大家，他已经在 SVN 中提供了 PO 文件，方便大家进行翻译。其实通过 poEdit 经过“从源更新词条”的操作，也一样可以自己制作出 PO 文件。而且我们团队也已经完全进行了汉化。不过，汉化虽然是完成了，但也仅仅是完成了第一步的工作。官方毕竟还没有发布他的第一个正式版本。词条的改动在所难免。再加上需要对现有翻译进行一定的校对和合理化的修改。所以目前的语言包也仅仅是可以让你用，但不一定能够满足所有人的要求。
1. ActionBarSherlock ActionBarSherlock是一个独立的Android设计库，可以让Android 2.x的系统也能使用ActionBar。此外，ActionBarSherlock还能够允许开发者只通过一个API，就可以方便地使用和设计ActionBar。ActionBarSherlock还可以自主判断选择并调用原生Action Bar还是扩展ActionBar。如果在Android 3.x以上使用ActionBarSherlock，它还会调用系统原生的ActionBar。
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在经过了近两个月的版本迭代后，Flutter 官方在昨天发布了Flutter 2.5版本。根据官方的介绍，这是一个大版本更新，一共关闭了 4600 个问题，从 252 个贡献者和 216 个审阅者合并了 3932 个 PR。
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人，在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中，如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义，系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组，可以从候选人中选择参与者来完成任务。
给杂货拆包是一件简单但乏味的工作：手伸进包里，摸索着找到一件东西，然后把它拿出来。简单瞄一眼之后，你会了解这是什么东西，它应该存放在哪里 如今，麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们已经开发出一种机器人系统，未来有一天，他们可能会帮你完成这项家务，并协助其他拣选和分拣工作，例如在仓库组织产品，或在宅区清除瓦砾。 该团队的“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“未知物体”的抓取算法，使机器人能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而
自从人们开始依靠技术来运营业务以来，备份，业务连续性(BC)和灾难恢复(DR)已经成为30年来IT团队工作的重要组成部分。传统解决方案是针对内部部署基础架构和结构化应用程序和关系数据库而设计的，但
昨天北风摇曳，我们等来了flutter2.8的更新，看他的介绍，说是更快速、更高效，
最近的瓜可谓真有意思，南山头铁鹅也默默吞下下了1000瓶老干妈。此时用这张1000张老干妈辣椒酱图片组成的企鹅来表达最适合不过了
原文 https://medium.com/ouster/the-camera-is-in-the-lidar-6fcf77e7dfa6
很多使用ROS的用户都在用Gazebo仿真，不过我个人感觉Virtual Robot Experimentation Platform（V-Rep）也非常不错的，如下：
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
分享 这系列收集OpenGL ES的应用。 iOS开发-OpenGLES画图应用 这篇介绍的3D魔方(原文地址)，重点是魔方的旋转与点击的判断。 效果展示 概念准备 拾取 把地形的位置坐标编码到片元
Br（Adobe Bridge的简称），是Adobe推出的一款功能强大的电脑文件、图像管理工具，该软件汇聚预览、整理、编辑和发布等多个文件管理功能于一体，能够很好的帮助用户管理系统文件资源。
我们很高兴地宣布，作为谷歌I/O主题演讲的一部分，我们今天推出了Flutter 3。Flutter 3完成了我们从以移动为中心到多平台框架的路线图，提供了对macOS和Linux桌面应用的支持，以及对Firebase集成的改进，新的生产力和性能特性，并支持Apple Silicon。
Flutter 是一款由 Google 开发的开源、跨平台移动端开发框架。Flutter 使用 Dart 作为开发语言，这是一门简洁、强类型的编程语言。它允许使用同一个代码库构建高性能、漂亮的 iOS 和 Android 应用，Flutter还提供了两套视觉库，可以针对不同的平台有不同的展示效果。此外，通过自定义的 Flutter 引擎可以将其嵌入到其他平台。
工业制造和物流应用正在增长。我们看到工人短缺、对工业安全和运营效率的要求增加的转变。在供应链管理中，更好的计划和调度变得越来越重要。这反过来又推动了仓库、自动化、移动、机器人、工业拾取和放置 、光学检测和缺陷检测机器人等。
现在不少的地方采取了网上报名的方式，并且要求上传自己的证件照，并有相应的尺寸及大小要求。如何自己快速制作符合要求的证件照呢，按照下面的操作其实很简单。
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
好的用户体验是将成功的应用程序与不成功的区分开。根据用户体验设计的好坏，用户每天都有得到和损失。设计移动应用程序时要注意最重要是确保它既直观又实用。显而易见，如果应用程序不实用，就会对用户没有实际价值，任何人都不会有任何理由去使用它。即使应用程序实用但需要付出很多努力，所以人们就不用去学习如何使用它了。 好的设计解决了这两个问题：它明确关注用户的主要目标，并通过界面清晰度消除用户的所有障碍。在本文中，我将分享七个用户体验设计的小提示，我认为这是创建一个好的移动用户体验的关键。 1. 清晰无漏洞的用户流程 减
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