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Nature子刊 | 一个混合可扩展的脑启发式机器人平台

近年来,模仿人类智能的智能机器人取得了巨大进步。然而,目前的机器人在动态环境中处理多任务方面还有较大限制。为了提高可扩展性和适应性,进一步发展智能机器人至关重要。本研究报告了一个基于无人驾驶自行车的大脑启发机器人平台,该平台具有可扩展的网络规模、数量和多样性,能够适应不断变化的需求。该平台采用丰富的编码方案和可训练、可扩展的神经状态机,实现了混合网络的灵活协作。此外,本研究使用跨范式神经形态芯片开发了嵌入式系统,以便实现各种形式的神经网络。该平台能够并行处理不同现实场景下的实时任务,为增强机器人智能提供了新的方法。

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详细介绍NVIDIA边缘计算解决方案

首先,什么是边缘计算?这是一个广泛的概念,但简单来说,它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据,因为他们想要低延迟,同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层,每个人可能都熟悉云计算,因为这是我们每天工作的术语,云数据中心是全球部署的,平均响应时间,虽然到今天可以做到毫秒级,但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间,可以是分钟或有时候小时,最后一个是,您通常需要更大的带宽来进行处理,因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此,这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。

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