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驻白宫记者与机器人比赛写稿,谁赢了?

为了测试机器人和记者谁能写出更好的报道,NPR 的驻白宫记者,前任商业记者 Scott Horsley 和 WordSmith 进行了一场较量。 比赛规则是:Horsley 和 WordSmith 一起等 Denny’s 餐饮公司出财报,两“人”同时开写一篇短报道,比的主要是速度和质量。 ? 然而在速度上遭到了挫败:机器人两分钟就写完了,他花了整整 7 分钟。 ? 不过质量上的结果相反。NPR 在 Polar 上发起了投票。 那么,在这个机器入侵的时代,最难被机器人取代的工作是什么?NPR 给出的答案是精神健康和社工类的工作。 常常觉得我司还是挺需要几台机器人的,只是不知道它们学不学得会中文。

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three.js 着色器材质之纹理

今天郭先生说一说如何在three.js着色器中添加纹理,先看看今天要完成的效果,在线案例请点击着色器纹理。

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    比赛名次

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/102008087 题目描述: 有N个比赛队(1<=N<=500),编号依次为1, ,N进行比赛比赛结束后,裁判委员会要将所有参赛队伍从前往后依次排名,但现在裁判委员会不能直接获得每个队的比赛成绩,只知道每场比赛的结果,即P1赢P2,用P1,P2表示,排名时P1在P2之前。 用一个vector来存放 i 战胜的队伍v[i],用loser来记录队伍 i 输掉比赛的次数loser[i],然后采用升序的优先队列来对问题进行求解。 { vector<int> v[N+1]; //v[i]用来存放i战胜的队伍 int loser[N+1]; //loser[i]用来存放i输掉比赛的次数 pq.empty()) //输出比赛名次 { int _ = pq.top(); pq.pop(); printf

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    three.js 着色器材质内置变量

    他们或者单个出现在着色器中,或者组团出现在着色器中,是着色器的灵魂。下面来分别说一说他们的意义和用法。

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    深圳机器人教学或将摆脱“虚拟”作战

    记者了解到,中小学机器人课知识深浅不同,小学生强调掌握人工智能机器人在生活中的应用。中学生则要从各个角度了解机器人,不只是生活中的,还涉及机器人构造原理等。 除了必修课,一些学校还开设了社团,对在机器人方面有天赋、有兴趣的学生进行培养,社团往往也会参加各种各样的比赛。比如深圳实验学校的机器人团队就曾在RoboCup青少年机器人世界杯中获得多项大奖。 记者从业内人士处了解到,深圳在2007年试点机器人进课堂时,曾为83所试点学校每所配备20套硬件设备,后来再没有统一配备器材。 刘海峰还分析称,如果进行机器人实验,不仅需要实验室、大量器材,而且需要老师维护。“老师又要讲课,又要管理、维护器材,会忙不过来,维护、维修跟不上去,很多机器人就没法工作”。 重视的学校不但配备实验室、丰富器材、开设社团,有的甚至在小学一年级就鼓励学生接触机器人,而不重视的学校即使有按要求开课,但也是疲于应付,形式大于内容。

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    three.js 着色器材质之变量(三)

    设置着色器材质 var material = new THREE.ShaderMaterial({ vertexShader: ` attribute float noise;/

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    three.js 着色器材质之变量(一)

    上一篇说顶点着色器和片元着色器的皮毛,这篇郭先生说一说着色器变量,通过变量可以设置材质。先看看今天要做的如下图。在线案例请点击红绿灯。

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    中国“大狗”四足机器人曝光,夺得全国越野比赛冠军

    上图为“奔跑号”在比赛中行进。 通常这类四足步行机器人采用汽油发动机作为动力,通过复杂的液压与电气系统,驱动四只带有多个关节的机械腿,以仿生形式行进。 这次“跨越险阻2016”比赛汇聚了我国多种无人越野平台,进行了一场积极有序的对比竞赛。比赛级别包括中型、轻小型、轮式、履式、轮步式、四足仿生等等不同范围。 比赛项目与场景包括野外战场、城镇战场侦察搜索、越野输送等等。参赛者包括来自解放军和民间科研单位的73支队伍。中国兵器地面无人平台研发中心与相关单位派出八支队伍,参加了所有组别的比赛。 “跨越险阻2016”比赛在真实的山地丘陵环境中进行。因为大雨,恶劣的路况给参赛车辆、机器人带来了巨大的挑战。 ? 参赛队伍使用了从履带式到轮式,大小不一的各种平台。 参加“跨越险阻2016”比赛的小型履带式无人车辆,通过泥泞地段毫无困难 ? 在美国方面,大狗机器人的研制工作并未停息。

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    黄健翔又来了!2019 极棒大赛,黑客的年度盛会

    这些挑战与比赛项目全面覆盖传统安全、机器学习、云安全、隐私安全、机器人等不同领域,比赛议程即将于 GeekPwn 微信公众号与微博发布。 ? 足球名嘴与白帽黑客的再度碰撞 ? 黄健翔老师将在比赛现场跟这些涵盖安全、人工智能、机器人等专业领域的参赛选手聊些什么话题呢?机器人能踢足球吗?人工智能可以当足球裁判吗?还是未来主持人都能够被 AI 替代——结果却被黑客控制呢? ? 互动一:探秘克鲁泽机器人机器人互动,了解机器人的世界。 GeekPwn 发起了“少年黑客公益计划”,在 10 月 24 日比赛现场 GeekPwn 联合看雪、电子工业出版社、盘古、安恒将进行公益售卖,所得全部款项将用于为需要科技器材、科普教育的青少年提供帮助 未来少年宫内场所和器材将免费向学生开放。

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    Carla Challenge比赛

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    three.js 着色器材质之变量(二)

    设置着色器材质 这里重点就是顶点着色器,要做出水波的效果其实是两个方向正弦效果的叠加,所以设置一个centery,它是中心点的y坐标,它会随时间高低变化。

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    团体运动比赛中的比赛平衡(CS SI)

    传统的匹配系统旨在创建涉及具有类似综合个人技能水平的团队的比赛,例如Elo得分或TrueSkill。但是,使用这种线性预测变量不能完全捕捉团队动态。 Ahmad Beirami, Nicholas Peterson, Navid Aghdaie, Kazi Zaman 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.13763 团体运动比赛中的比赛平衡

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    three.js 着色器材质之glsl内置函数

    郭先生发现在开始学习three.js着色器材质时,我们经常会无从下手,辛苦写下的着色器,也会因莫名的报错而手足无措。 原因是着色器材质它涉及到另一种语言--GLSL,只有懂了这个语言,我们才能更好的写出着色器材质,利用好的我们的GPU。 1. 和角度相关的函数 下面是一个和角度相关的函数,他们的用法我们度熟悉。

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    【算法比赛】NFL Big Data Bowl 数据挖掘比赛回顾

    导语 NFL Big Data Bowl是Kaggle上的一个数据比赛,本文旨在通过回顾比赛,梳理和学习其中的建模思路(点数据挖掘、图挖掘)、数据处理技巧(对抗验证、数据增强)、模型集成技巧(Snapshot 一.背景 笔者之前与队友derkechao参加了Kaggle举办的NFL Big Data Bowl比赛并有幸跻身金牌区,本文旨在对比赛进行回顾总结以及学习其他参赛者的建模经验。 1. 如果进攻一方得分成功或丧失控球权,双方队伍互换攻防,比赛就这样轮流攻防的进行下去,直到四节比赛时间结束。 3. 4.png 2.2 NFL比赛相对于其他表格数据比赛的区别 (1)需要刻画多个对象之间的关系 在对多个对象建模时,不仅需要对对象本身的属性进行刻画,还需要对对象之间的关系进行刻画。 可以看出整个模型的特征和结构都非常简单,而与前面的模型唯一不同的是该模型对球员之间的关系进行了显示的建模,而比赛结果也体现了其效果的显著性,该模型当之无愧地获得了比赛的第一名。

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    记录比赛分数

    案例需求: 欢迎界面 记录新的比赛分数 查看往届记录 清空比赛记录 退出程序 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<Windows.h Welcome() { gotoxy(45, 6); system("color 7C"); printf("欢迎使用系统\n"); gotoxy(45, 8); printf("1.记录比赛得分 \n"); gotoxy(45, 10); printf("2.查看往届记录\n"); gotoxy(45, 12); printf("3.清空比赛记录\n"); gotoxy(45, 14) void getScore(); //查看往届记录 void checkScore(); //清空比赛记录 void clearScore(); int main() { initFlag(); void getScore() { system("cls"); printf("请输入比赛得分:\n"); double score = 0; scanf("%lf", &score);

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    比赛】计算机领域有哪些常见的比赛

    基本属于两大类:经典算法比赛,数据挖掘及 AI 比赛。 经典算法比赛 所谓经典算法,我们从事计算机领域的,基本都是从数据结构学起的,经典算法注重程序的执行效率、时间和空间复杂度。 举办的 TCO 比赛。 但不管怎么说,这一波发展,的确大大促进了整体数据挖掘比赛、AI比赛的数目和水平。 以前也有数据挖掘比赛,但通常数量少、数据规模小,有点像学生之间的小打小闹,大家都不怎么当回事。 当然,也不是所有的比赛数据都这么大,数据挖掘和视觉类的数据通常比文本类数据要大。 这些比赛,我是很推荐去做的,因为它的确能够给我们带来很多好处。 常见的数据挖掘比赛平台和赛事有: Kaggle 比赛平台,上面有很多赛事,也有很多前人的参赛经验、代码分享,对新手十分友好。

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