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人脑直接控制机器人的反馈系统

脑控机器人执行二元分类任务 美国波士顿大学和麻省理工学院研发出全新的反馈系统,可使机器人适应人类思维模式,实现人脑对机器人的实时直接控制。 当操作者看到到机器人工作出现错误时,脑波信号会发生特定变化,机器人一旦检测到这种“错误相关电位”,反馈系统会促使机器人纠正错误。

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基于AI的连续流反馈系统加速化学反应开发

本文首先回顾了流动化学中的自动反馈系统的一些案例和应用。 在文献中流动反馈系统被分为三类。Ⅰ:确定性“黑箱”优化系统,该系统不对反应系统进行建模,因此放大结果的作用有限。 尽管应用多种多样,但流动反馈系统主要集中在连续变量的优化上,即诸如时间、温度和浓度等可以从一个实验直接过渡到下一个实验的变量。这意味着没有考虑到对催化剂、催化剂配体或溶剂等离散变量筛选的自动流程优化。 在连续流中使用自动反馈系统为研究人员提供了一种有效描述反应的替代策略。 然而,如果反馈系统被设计为确定内在反应速率,例如在快速传热和传质以及微尺度流动系统中发现的低分散的条件下,黑盒优化的结果仍然有很大的实用价值。

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    人脸检测——笑脸检测

    前边已经详细介绍过人脸检测,其实检测类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是人脸检测还是笑脸检测,又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里主要分两步来说: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下,可以实现对图片的检测,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测,需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下: ?

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    【目标检测】SSD目标检测

    场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. 概述 SSD全称:Single Shot MultiBox Detector,是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1],有着检测速度快且检测精度高的特点。 SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。 共包含4个字段,以tab分割,第一个字段是检测图像路径,第二字段为检测矩形框内类别,第三个字段是置信度,第四个字段是4个坐标值(以空格分割)。

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    cvpr目标检测_目标检测指标

    特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。 (b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构,就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。 在 HOG 和 SIFT 之前,使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络,以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。 OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略,将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。 然而,多尺度检测仍然表现更好,尤其是对于小物体。 使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。

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    就绪检测&存活检测---实验

    检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测 periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live,然后休眠60秒,然后删除这个文件,然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的,然后一分钟后文件删除了,我们检测不到了这个文件 5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测检测时候发起连接我们的8080端口,但是端口肯定是不通的,然后一秒以后自己知道是失败了,然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml

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    MIT研发出脑控机器人:可使用脑波为机器人纠错

    选自news.mit.edu 作者:Adam Conner-Simons 机器之心编译 参与:微胖、晏奇、吴攀 MIT 研发出的反馈系统能够让人类操作者仅通过大脑信号就能实时纠正机器人做出的选择。 麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的团队和波士顿大学正在攻克这一难题,他们打造出了一种反馈系统,让人类仅用大脑就可以迅速纠正机器人犯下的错误,这款 MIT 研发出的反馈系统能够让人类操作者仅通过大脑信号就能实时纠正机器人做出的选择 使用脑电图(EGG)检测器(用来记录大脑活动的)输出的数据,当机器人执行某个目标分类任务时,该系统可以识别出人类是否注意到机器人犯错了。 除了首要检测 ErrP 信号外,当系统没有意识到来自人类的纠错信号时,团队也让机器去侦测所谓的「次要错误(secondary errors)」。 机械连接开关检测机械臂动作启动。 ? 图 6:识别一次 EEG 数据缓冲中的 ErrP 的各种预处理和分类阶段。

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    OpenCV检测篇(二):笑脸检测

    前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇(一):猫脸检测具有知识上的连贯性,所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇,前面讲过的内容这里会省略掉。 笑脸检测 其实也没什么可省略的,因为跟在opencv中,无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等,套路都是一样的。正所谓: 自古深情留不住,总是套路得人心。 前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数,这里就不再详细赘述。 这里只说一下笑脸检测的流程,显然也都是套路: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数,也即上述detectMultiScale()函数。 这里需要注意的一点是: 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态,因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。

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    OpenCV检测篇(一):猫脸检测

    猫脸检测 喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外,还悄悄多出了猫脸检测器呢。 今天我们就来试一下这个猫脸检测到底 是什么样的?基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。 ——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸 代码 按照惯例,注释齐全,无需多说。 下,人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理,同样的流程。 只需要把最开始相应的检测器换掉,然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果:

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    让用户帮你把产品做得更好

    当然,很多互联网产品中都提供了自己开发的反馈系统,以供用户反馈问题,不过反馈系统看起来是个次要的功能,但是如果真的要开发好它,还是需要花费点时间精力的,尤其是对于初创团队来说时间主要都集中在了主要的功能上 ,前期没办法做好一个功能齐全的反馈系统。 所以,接入一个第三方的反馈系统,是挺不错的选择。最近,偶尔发现腾讯也在做这样一个可供其他产品接入的反馈平台“吐个槽“,试用了一下,觉得还不错,给大家介绍一下。 ?

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    【CCD图像检测】1:图像检测概述

    对于这样涉及机器视觉的系统,图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。     智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道,并能识别起跑线,在规则下能尽快跑完全程。 而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。 对于检测系统而言,主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来,然后再交付MCU进行计算和控制,提取出控制所依赖的一些数据,来调节小车运行参数。 但是CCD摄像头基本上没有这种情况,而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时,各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式,可见这是趋势。 1.1.3功耗。 对于MCU而言,可以轻易对跳变信号进行检测,故能对视频信号的时序进行正确判断。

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    特征检测之Harris角点检测

    Harris 角点检测的结果是带有这些分数 的灰度图像,设定一个阈值,分数大于这个阈值的像素就对应角点。 3、算法性质 Harris角点检测的性质可总结如下: 1. 阈值决定角点的数量。 Harris角点检测算子对亮度和对比度的变化不敏感(光照不变性) 在进行Harris角点检测时,使用了微分算子对图像进行微分运算,而微分运算对图像密度的拉升或收缩和对亮度的抬高或下降不敏感。 换言之,对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置,但是,由于阈值的选择,可能会影响角点检测的数量。 2. Harris角点检测算子具有旋转不变性。 Harris角点检测算子使用的是角点附近的区域灰度二阶矩矩阵。而二阶矩矩阵可以表示成一个椭圆,椭圆的长短轴正是二阶矩矩阵特征值平方根的倒数。 当特征椭圆转动时,特征值并不发生变化,所以判断角点响应值也不发生变化,由此说明Harris角点检测算子具有旋转不变性。 3. Harris角点检测算子不具有尺度不变性。

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    目标检测(降低误检测率及小目标检测系列笔记)

    正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率,提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器,这些“不是你要检测的目标”。 小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。 检测效果不是很理想。 Sommer等[2017b]提出了一种非常浅的网络,只有四个卷积层和三个完全连接的层,用于检测航空图像中的目标。当期望的实例类型很小时,这种类型的检测器非常有用。 答:都有看LOSS 答:都有 参考: 目标检测(降低误检测率及小目标检测系列笔记)_Z.w.j的博客-CSDN博客 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    目标检测

    今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。 衡量一个目标检测是否符合标准,就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比,也就是两者框的交集除以两者框的并集。 这里可能会碰到多次检测的问题,就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标,这时候应用非极大值抑制的算法,选出概率最大的格子,并把其他交并比很高的格子抑制(这一步交并比的判断,是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ,利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测,而不能把其他目标的检测都被你抑制了)。 不同类别的目标检测,如车和人,抑制分别跑,一共跑两次。 ?

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    目标检测 - 特征检测器比较

    定量比较表明,特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为: ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE 每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为: ORB>ORB(1000)> SIFT>KAZE 每个特征点的有效特征匹配顺序为: ORB(1000)>BRISK(1000)>AKAZE>KAZE>SURF(64D) >ORB>BRISK>SIFT>SURF(128D) 特征检测器描述符的总体图像匹配速度可分为

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    逆天了!机器人学会“读心术”,仅靠意念就能控制

    研究人员开发了一个反馈系统,它一边观察机器人的各种动作,一边“阅读”人类操作人员的脑部反应。 ? 如果机器人在某一个操作过程中出现了错误,人类操作员将会做出脑部的反应,反馈系统将会捕捉到这个信息,把控制信号发送给机器人,让它立刻纠正错误。 反馈系统会对这些信号进行分析和归类,并且提交给机器人系统,让它们纠正错误。 如果操作员脑部并未出现上述的信号,则机器人将会继续目前的动作和任务。 不过研究人员希望能够继续优化反馈系统,能够让操作人员控制机器人更加复杂的作业。

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