摘要 同时定位与建图（SLAM）在机器人领域有着广泛的应用，如自动驾驶和无人驾驶等领域。一个好的SLAM系统其计算效率和定位精度是至关重要。 在每个扫描间隔期间，激光阵列在水平面上以恒定速度旋转，同时激光测量按顺时针或逆时针顺序进行。 原始点云匹配方法（如ICP）对噪声和动态对象（如人类）非常敏感，可用于自动驾驶。 如上所述，为了降低计算成本，基于恒定速度模型而不是迭代运动估计来执行失真补偿。 实验 A 实验设备 为了验证该算法，我们在大尺度室外环境和中等尺度室内环境下对F-LOAM进行了评估。 图3:KITTI数据集序列00-10上不同定位方法的比较。 C 仓储物流实验 在本实验中，我们的目标是建立一个自主的仓储机器人来取代人工主导的制造业。AGV设计用于执行日常任务，如运输。 这就要求机器人平台在复杂的环境中主动定位。 1） 仿真环境：首先在一个仿真环境中验证我们的算法。仿真环境建立在Gazebo和Linux-ubuntu18.04上。
1 摘要 在现代视觉SLAM系统中，从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性 同步定位和建图是机器人学的基础,在各种现实应用中起着举足轻重的作用,如增强/虚拟现实和自主驾驶.过去十年,这一领域取得了快速进展.今天最先进的SLAM系统,特别是视觉惯性SLAM,在功率和内存受限的设备上实时执行 ,并提供准确和鲁棒的估计.尽管该领域仍然存在挑战,但是SLAM已经达到了能够成功进行商业应用的成熟程度.基于关键帧的SLAM,在其他范例中,如基于过滤器的方法,可以说是当今最成功的一种.特别是基于关键帧的 : Naive-Keyframe:我们在墙上均匀地采样关键帧,这样每个点都属于一个唯一的关键帧.每个关键帧中的最大点数被固定为100.因此随着墙的长度增加,地图中的关键帧数量也会增加.这是为了模拟一个探索场景 4 结论 本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。 本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领域最常用的度量指标——均值平均精度（mAP），并图解了给定边界框的正确性的度量标准IoU – 交并比。 通过阅读本文，你将掌握机器学习模型，特别是目标检测领域的各种度量指标，这有助于在科研和项目中衡量你的模型。专知内容组编辑整理。 ? What is mAP ? 目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的，所以模型只能定位和分类图像中的那些类。 此外，目标的位置通常是边界矩形的形式。所以，目标检测涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。 ? MAP =所有类别的平均精度求和除以所有类别 所以，均值的平均精度就是数据集中所有类的平均精度的平均值。 当我们比较MAP值时要记住一些重要的点 MAP总是在固定数据集上计算。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。 通过这些简单的技术，我们基于 Caffe2 的系统可以使用批量大小为 8192 进行训练 ResNet-50 网络，该训练不仅在 256 块 GPU 上只花费一小时就能完成，同时还有匹配小批量的精度。 图 1： ImageNet 最好的验证误差 vs. 小批量大小 ? 图 2：没有预热方案、恒定预热方案和逐步预热方案（gradual warmup）的训练误差对比。 ? 图 3：训练误差 vs. 小批量 SGD 的训练和验证曲线。 ? 图 5：使用不同学习率 η 的小批量 SGD 训练曲线。 ? 图 6： ImageNet-5k 最好的验证损失 vs. 小批量大小 ? 图 8：分布式同步 SGD 的图像吞吐量。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
张伟伟教授在报告中提到，湍流模型机器学习方法和湍流数据同化方法，将摆脱对传统湍流模型的依赖，实现飞行器高雷诺数湍流场的高精度求解。 如何在求解过程中保证耦合求解的收敛性和稳定性是一个非常具有挑战性的问题。 在我们的前期工作中，主要分为两部分。 第一部分，探索能不能利用经典湍流模型生成的数据，构建机器学习模型，并以此替代经典湍流模型。 第二部分，由于经典模型的计算精度不够，我们探索可以通过什么方法来提升机器学习模型的精度？ 这主要是因为实验样本量比较少，而这个问题本身的维度比较高，非线性比较强，使得我们面临一个小样本的机器学习难题。 此外，不同来源的数据的精度和成本也不一样。数值模拟要往高精度的方向走，成本是非常高的。 但这两个方法显然都具有局限性，但通过我们把这两个模型进行集成，测试结果表明，这种集成模型架构有效解决了小样本学习的泛化性难题。 我们对这个模型架构进行了验证。
研究人员表示在11个真实世界的地点用实验验证了这种攻击，并以较高的精度显示了用户跟踪。 第三，我们在普通智能手机上实现了攻击系统的原型，并在11个不同的环境中验证了攻击的可行性和准确性，包括办公楼和住宅楼。 利用被检测到的WiFi设备作为锚装置，攻击者可以从信号中提取出细微的变化，以识别和跟踪目标如何在室内的各个房间中移动。 以分析跟踪精度。图10显示了CDF的持续时间估计误差，其中80％的情况下，误差小于16秒。 WiFi设备的触发距离。如之前描述的那样，每个锚设备也具有触发距离。 但精度恒定在99.94％。这意味着某些WiFi设备在空闲时不能单独用于检测用户的存在。但是，由于设备在不同时间传输了数据包，攻击者可以聚合来自多个锚点的结果，以提高检测准确性。
模型量化是对深度神经网络（DNN）进行压缩和加速的一种广泛使用的技术。在许多实时机器学习应用（如自动驾驶）中，DNN 受到延迟、能量和模型大小的严格限制。 为了提高硬件的效率，许多研究者都提出将权值和激活值量化到低精度。 ? 图 1 ：固定精度量化与混合精度量化示意 随着混合精度硬件的出现，需要提出混合精度量化方法。 在传统的量化方法中，DNN 所有层的权重和激活值使用固定数目的 bit 位，如图 1(a) 所示，固定精度量化为每层的权重和激活值都分配了 8bit。 ln -s /path/to/imagenet/ data/ 如还没有 ImageNet，可以下载 ImageNet 数据集并将验证图像移动到标记的子文件夹。 关注学术前沿，喜欢文字分享，希望通过机器之心和大家一起学习，共同进步。比心 (ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ♡！
根据我在其他机器学习领域的相关专题的经验，非常详细的数学解释，各种各样的衍生以及公式让人理解起来特别困难。于是，我决定暂时抛开这些。 当然这并不是说能立即上手写代码。 其中包括梯度下降法，前向和后向的传播，以及我如何在创建神经网络的时候运用它们。非常的简洁实用，我把这些方法总结如下： 前向传播是指通过所有的下面的层来传播每一层的输出，直到我们的输出层。 从我短暂的实操经验和我做过的研究来讲，我想说调试神经网络更像是一种艺术，因为这个过程通常没有固定的规则来引导你去做每一个场景。尽管如此，随着经验的增加，你会通过调试得到一些直觉。 我的感知器的失败会汇聚到正确的预测，这是因为我为梯度下降中的学习速率设置了一个大值。 在这个步骤中，算法实际是在精确度开始连续下降的那一刻刚好绕过了最小值。 由于所开发的代码没有针对结果准确性或执行效率进行优化，所以有许多改进的方法，包括如下几点： 对调优参数、激活函数和损失函数进行进一步的试验。 实现非恒定学习速率。
近年来随着机器人在更多的制造业细分领域发挥着越来越重要的作用，而打磨、抛光、去毛刺是制造业中不可缺少的基础工序，所以打磨机器人逐渐进入人的视野中。 一、什么是打磨机器人？ 打磨机器人是从事打磨的工业机器人，智能化代替人工打磨，提高工作效率以及保证产品优品率。 现在越来越多的机器人打磨中，机器人打磨一般从事的是棱角去毛刺，焊缝打磨，内腔内控去毛刺等工作。 机器人打磨目前主要是分为两种工作方式： 一种是通过机器人末端执行器夹持打磨工具，主动接触工件，工件相对固定，这种方式通常应用在机器人负载能力较差，代加工工件质量和体积均较大的情况下，称为工具型打磨机器人 ； 另一种是机器人末端执行器夹持工件，通过工件贴近接触打磨工具打磨，打磨工具相对固定，这种方式通常应用在代加工工件体积小，对打磨精度要求较高的情况下，称为工件型打磨机器人。 柔性力控打磨技术极大的弥补了国产机器人刚性不足及精度低的缺陷。高精度补偿且简单易用的操控，不仅提高打磨的工艺效果，还能确保了打磨的一致性。
摘要 大多数现实场景中（如商场和超市）的环境随时都在变化，不考虑这些更改的预构建建图很容易过时。因此，有必要建立最新的环境地图，以适配机器人的长期定位问题。 通过一个多月的机器人在真实超市环境中的部署，所提出的SLAM框架已经得到了全面的验证。 这种方法的优点是，我们可以为在固定区域工作的机器人保持恒定的计算时间。 Intel SR300 RGBD摄像头用于感知和避障 为了验证我们的算法，我们在超市部署了一个三轮清洁机器人，如图5所示。 25次而变化，在Chow-Liu最大互信息生成树上平衡计算复杂度和定位精度，一个多月来，在真实的超市中全面验证了我们的方法，实验表明，该方法在实际应用中具有一定的实用价值，此外，我们发布了我们的终身SLAM
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。 4.你能解释一些用于交叉验证的技术吗？ Kfold Kfold分层 随机X％分割 时间分割 对于大数据，仅一个验证集就足够了（如20％的数据——你不需要多次执行）。 5.你如何提高机器学习的技能？ 商业问题：如何在线推荐产品以增加购买。 将其翻译成ml问题。 在客户可能会点击/购买时尝试预测顾客会买什么并给定一些可用的数据，给定一些历史风险的建议 建立一个测试/验证框架。 23.如何在R和Python中使用整体建模来提高预测的准确性。 请引用一些现实生活中的例子？ 你可以看我的github脚本，它解释了不同的基于Kaggle比赛的机器学习方法。同时，核对集成指南。 32.如何在没有强大的机器的情况下计算大数据？ 你应该考虑一些如vowpal wabbit和在线解决方案的工具，可以逐一解析所有内容。 你需要在编程方面投入更多资源。 33.什么是特征工程？
尽管联邦学习(Federated Learning，FL)在分布式客户端之间协同训练机器学习模型时，其隐私保护是众所周知的，但最近的研究指出，天真的FL很容易受到梯度泄漏攻击。 从理论的角度理解DP的实用性还是一个有待解决的问题。在本文中，我们首次尝试通过调整进行的迭代次数来了解FL中DP的实用性。基于FedAvg算法，我们正式推导出FL中DP噪声的收敛率。 通过进一步将Laplace和高斯机制分别代入到推导的收敛率中，我们发现。 3）基于拉普拉斯机制的DP的FedAvg不能收敛，但通过我们的方法设置LI数量可以有效地禁止分歧率；4）如果我们使用固定的每个GI的LI数量，基于高斯机制的DP的FedAvg的学习误差最终可以收敛到一个常数 为了验证我们的理论发现，我们使用两个真实世界的数据集进行了大量实验。实验结果不仅验证了我们的分析结果，还为如何在将DP纳入FL时优化模型精度提供了有用的指导。
在我们的最后一项工作中，我们介绍了自动日志解析方法的回顾和评估，其中公开发布了四个开源日志解析器。在这项工作中，我们将主要关注异常检测的特征提取和机器学习模型。 因此，可以应用无监督学习技术，如聚类。 ，从而可以应用机器学习模型。 HDFS数据的总体精度高于固定窗口和滑动窗口BGL数据的精度。这主要是因为HDFS系统只记录了29种事件类型的相对简单的操作，这远远小于BGL数据中的385种。 目前大多数基于日志的异常检测方法都建立在机器学习模型(如PCA )上。但是这些模型中的大多数都像一个“黑匣子”。也就是说，它们很难解释来提供直观的见解，开发人员经常无法弄清楚异常是什么。
一、引入： 深度学习已经扫荡了计算机视觉领域中的很多领域，不仅有高层次的任务，如目标分类，检测以及分割，也包括低层次任务，如光流估计，兴趣点检测以及表述。 虽然光照变化被明确地建模，但它并不是唯一可能违反亮度恒定假设的因素。其他因素，如非朗伯表面、高频区域和移动的物体，也会破坏这个假设。 但这增加了校准工作，更重要的是，在恒定速度下，IMUs不能在恒定速度下提供度量尺度。为了提高单目VO的鲁棒性，我们提出将来自深度网络的预估位姿合并到前端跟踪和后端非线性优化中。 除了位姿估计外，CodeSLAM[2]还通过与相机姿态共同优化稠密几何的学习先验，实现了稠密重建。但在位姿估计精度方面，所有端到端方法都不如传统的基于立体视觉和惯性的VO方法。 消融研究揭示出，与Monodepth2相比的显著改善主要来自uncer，可能是因为在KITTI中有许多物体具有非朗伯表面，如窗户，也有独立运动的物体，如汽车和树叶，这些都违反了亮度恒定假设。
分箱操作是特征工程中常用的一种异常处理方式，在线性模型中，将变量分箱离散化可将极端值圈定在某一固定的组别，不仅能消除极端值对模型鲁棒性的影响，也能在线性性基础上引入非线性性。 ? 监控数据在时间维度上的异常情况，这里需要考虑时序数据的特性，比如趋势和周期等。 ? 5、欺诈检测。金融场景中的欺诈案例也属于异常数据，机器学习中有很多优秀的算法可用来支持欺诈检测。 6、其他场景中的异常检测和监控不一一列举。 二、检测方法 ? 1、概率统计模型 概率给出总体的分布来推断样本性质，统计则从样本出发来验证总体分布的假设。 所以概率统计模型需要我们去验证模型假设的正确性，比如概率分布是否正确，参数的设置是否合理。 2、机器学习方法 机器学习无外乎监督、非监督以及半监督学习方法等，比如常见的聚类，二分，回归。 b）二分判定 二分判定的前提是数据包含人工标注。异常值标注为1，正常值标注为0，通过机器学习方法给出观测为异常的概率。 三、实际应用 ?
使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。 比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。 我们将使用重复交叉验证，folds为10，repeats为3，这是比较模型的常用标准配置。评估指标是精度和kappa，因为它们很容易解释。 根据算法的代表性和学习风格方式进行半随机选择。 比较R语言机器学习算法的点图 平行线图（Parallel Plots） 这是另一种查看数据的方式。它显示了每个被测算法每次交叉验证折叠试验的行为。 你也可以画出它们之间的差异，但是我发现与上面的汇总表相比并没多大用处。 总结 在这篇文章中你学会了8种不同的技术，可以用来比较R语言机器学习算法模型的估计精度。
通过在该平台上对千兆以太网环境中的时间精度进行测试，标记精度优于50ns。 面对日益复杂的应用环境，以太网存在的一些缺点逐渐显现出来，主要体现在确定性和实时性方面。 综上，为了获得更为精准的时钟同步效果，本文提出了一种采用FPGA硬件来实现时钟同步的方法。最后在硬件平台进行验证，使得同步精度控制在50ns以内。 图2.4透明模式下稳定状态 三、遇到的问题 3.1 上板验证出现的问题 在实际上板验证过程中，由于最初未考虑频率同步的影响，直接设置了主从时钟的计时周期为8纳秒（FPGA工作在125MHz），遇到了三个问题 图3.2同步间隔固定为1s时的时间偏差结果 假设主从时钟之间不存在频率偏差，那么图3.2应该是一条平行的直线，所表示的物理意义是，在初始时刻，两个时钟之间的偏差为offset，在以后的对时过程中，该偏差恒定 图3.8撤走风扇后的同步结果图 图中红色箭头表示使用风扇进行降温或者移走风扇，当环境温度发生剧烈变化时，系统的同步精度受到极大的影响，但是当外界温度恒定后，同步系统也逐渐恢复稳定。
模型缩放和传统的CNN设计去寻找最优结构不一样，模型缩放是为了寻找的最佳宽度，深度和分辨率，通过固定住，模型缩放简化了资源限制问题。为了进一步简化搜索空间，论文限制所有层必须以恒定比率均匀缩放。 然后论文做了Figure4所示的实验，验证了不同网络深度和分辨率下的宽度缩放产生的影响。可以看到，在不改变深度(d=1.0)和分辨率(r=1.0)的情况下缩放网络宽度w，则精度会很快达到饱和。 Figure5 另外， 作者还验证了计算成本，Table4展示了20次运行的平均延迟，快了5-6倍。 ? Tabel4 5.3 EfficientNet迁移学习的结果 论文还在常用的迁移学习数据集上评估了EfficientNet，论文使用了ImageNet预训练模型并对新的数据集进行微调，数据集相关信息如Table6 Table6 下面的Table5展示了迁移学习的性能，可以看到与公开可用模型相比，(1)EfficientNet模型减少了平均4.7倍（最多21倍）的参数，同时实现了更高的精度。
从一开始的百万级的模型参数，到十亿级，再到万亿级，参数规模极大增加。大规模的模型可以在大量任务中可以有更棒的表现，在小样本和零样本学习的情况下也展现出了出色的能力。 性能：1000层网络，显著提升NMT表现 神经机器翻译我们在流行的机器翻译基准上验证了DEEPNET的有效性，包括 IWSLT-14德语-英语（De-En）数据集和WMT-17英语-德语（En-De）数据集 另外，随着模型深度的增加，其性能不断提高。 更高的学习率、批规模和隐藏维度我们进一步将DEEPNET分别扩展到更高的学习率、批规模和隐藏维度上。在每个实验中只改变一个超参数，其他超参数固定。 此外，DEEPNET可以从更大的设置中获益，获得更快的收敛速度和更低的验证损失。 大规模多语言神经机器翻译 我们在大规模多语言机器翻译上进行了实验，这是大模型的一个很好的测试平台。 它在理论上证明了以模型更新的恒定上界来稳定优化。实验结果验证了我们的方法在各种基准中的有效性。目前的实验专注于机器翻译作为一个测试平台。
直接法是对张力的直接反馈控制。用张力计测量实际的张力值,作为反馈信号,以控制张力恒定。直接法的优点是控制系统简单，可避免卷径变化、速度变化和空载转矩等对张力的影响，精度较高。 因机械系统摩擦力而产生的转矩，很难通过计算的方法获得准确值，且影响的因素较多，如机械设备的润滑、环境温度、机械加工精度、装配精度、有面压大小、装速的高低等都会影响系统摩擦力的大小。 在其他驱动器中也有摩擦补偿测量功能，如6SE70、6RA70、6RA80等，但同一方向只能有十个点描绘的曲线。其摩擦补偿测试曲线如图2所示。 · 附加的转动惯量，如连接轴等Jother 固定的转动惯量一般由机械设计人员提供，但很多时候提供不出正确的数据。 张力控制系统主要应用于对带材和线材生产线中的卷取机和开卷机的控制。使所卷带材表面平整、厚度均匀和带卷紧而且齐，必须对卷取机（或开卷机）和压延机之间的张力进行控制，使之恒定。
弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop等社区开源技术，提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群，以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
命令行工具
SSL 证书