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器人生的困惑:我做些

最近有个专业器人方向的生在知乎上吐槽说,读已经两年了,然而在这两年间,仔细想想,他似乎真的都没做。 ? 他说,“这两年间,我一直想做一点算法、理论等方面的东西。 然而,过去的两年里,我仅仅是学了用ROS进 行一些简单的用层面的开发。随着时间的流逝,我越来越感觉到自己的无力。论,我比不过软件学院的学生,对于几门语言的理解,我估计我连入门都算 不上。 这也就是为题主觉得生两年了都没学到了。因为在这两年过中,我相信题主还是挺快乐的,因为一直在学“技术”,也就是锻炼工能力,虽然很可惜,这本是本科干的。 题主现在的困扰主要是在得到了这些工能力之后,意识到自己并没有学到东西,这里的东西就是科了。以题主现在想清楚自己到底要做一个工师还是做一个科学家。 我当年虽然是出身,但是对AI方面更加感兴趣,硕士期间主要就去上那方面的课,做相关的。转专业过确实很痛苦,需要投入的经历非常大,多教教相关专业的朋友,多聊聊,有帮助的。

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器人方向的和学习学习?做些

而至于 设计,在发展的百年里,优秀的设计灿若繁星,而我,依然不知道能有创新。 面对笔者的困惑,知乎网友纷纷支招。到底,学器人的如何入手?做些? 一个器人领域的生,纵然对于器人的各个领域均涉猎,但对于自己的领域深入。模糊控制,神经网络,伺服电控制,高频电路设计,这多领域中,能深入其中任意一个就够吃一辈子了。 ,都在开发自己产品) 8.器人外形设计(师,器人的力学基础,具体不太了解) 9.整器人在行业用(,电气工师为主,软件工师位辅,一般设计夹具,外部滑轨,气动构等,要使用 主要做过器人相关工作主要涉及3、4、5、6。现在器人方向专注做5、6了。 我觉得读期间做一些学术科的工作,而不仅仅是一些工项目。不然,读的意义何在? 生三年,我觉得抽出一年时间潜心学术科,了解科的方法,以及感兴趣领域的最新进展。假设某一天,你关注的领域有重大进展,你能够快速找到相关paper,能够理解消化。我觉得这样也挺好。

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    自主决定如何执行任务的器人

    配备多种传感器和创新软件后,臂或许能在装配线上与工人并肩协作,将电缆交替接入电子设备、测试连接、抛光屏幕,甚至根据工人的动作提示转而执行新任务或不断切换任务。有这些动作的执行都无需重新。 西门子中央院的Georg von Wichert是器人、自主系统和控制小组的负责人,他表示:“我们希望实现的目标是告诉器人,而不是如何去做。 Kai Wurm在西门子中央院负责一个自主系统的项目,他解释道:“目前,我们需要为器人做出的每个动作进行复杂的。而在未来,它收到的将不再是一条条序,而是一份工作单。 那时,我们将不用再写五页长的代码去让器人按照规定顺序完成动作来装配一个简单物品,而只需向其指定任务,然后系统就自主把任务的技术参数转换为序。” 自动化灵活性 为这一点极为重要? 例如,尽管未来的工厂器人将配备视觉和力量传感器以让它们在即将发生碰撞时往后退,但它们绝不太靠近人的脸部。 人员正在如何优化器人与人类之间的社交互动,如运动速度。

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    通用学习全新理论体系简介

    但是明确,器学习本身并不是智能,那些AI序也不必一定采用器学习来做,例如自动驾驶,很大一部分实际上由人工实现。 但是,器学习的确是一种非常重要的技术,有非常远大的前景。 竟深度学习里面在做,一直是人们争议的热点。为能够取得这样的巨大成功?一直众说纷纭。甚至于还有很多人在疑惑,竟深度学习真是在做学习,还是仅仅是某种函数逼近。深度学习需要采用大数据来驱动学习。 但是,样的数据?数据多大才起作用?这些是非常核心的问题。但是在我们的文章发表以前,尚无对这些核心问题的理论结果。深度学习需要采用超大规模的人工神经网络,这是非常昂贵的。 那对某种特定问题,这个网络的规模多大?这也是非常核心的问题。同样尚无理论结果。其实,还有很多重要的问题,如深度学习的表征空间是?是否有更有效的学习方法?怎样去降低计算负担? 3 式学习的简介 正是对这些理论问题做深入的,才促使了式学习和通用学习的产生。式学习就是一种计算系统,遵循而且固定的规则,它可以根据其输入来修改自己处理信息的能力。

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    姬》剧本顾问谈人工智能:善或恶的力量?

    设立Leverhulme中心的初衷是为了探索AI发展中的遇和挑战,搞清这一划时代的技术到底对人类造成影响。 中心由剑桥大学,帝国理工学院,牛津大学马丁学院和加州大学伯克利分校共同出资建成,而Shanahan教授则是帝国理工学院在中心的负责人。 中心的职责是? 既然中心事关AI的未来,对技术有期许呢? 有了孩子后,AI到底走向何方就成了一个非常现实的问题。 他想知道剧本中关于AI的部分是否符合科学事实,想知道AI到底样的。最后电影中我的书居然成了隐藏的线索,它变成了主角写的Python代码,如果你运行这一代码,就出现那本书的ISBN号。 为了保证整个决策过中人类的参与和监督权,科学家们对其底层技术进行修改,以便人们能知道智能器到底想干。或者我们可以对其进行逆向发,这样就可以更好的了解智能器的决策过并及时加以干预。

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    师的10条出路,看后你还碌碌无为吗?

    加工 现在的生产一般是操作床,学校出来的至少是操作数控床,也称为操。一般有学历基础的朋友,上手在操这个起点左右。 采购 也就是常说的供货商管理工师(SQE)。如果擅长技术,又有较好的交际能力,SQE是一条不错的出路。 销售 就是卖产品,这个方向逐渐远离技术了。做销售好的赚到很多,差的可能挨饿。选择做渠道,还是直接做客户,选择行业,这些也很重要。如果做了销售想转到做技术比较难。 10. 不论做岗位,充实自己永远是最聪明的做法,真的人才是不被埋没的。 但这只是一个过渡阶段,整个行业还是个充满的行业,不少朋友从事产品设计,逐渐积累后自己开发一些市场产品,不论是山寨一些东西还是自己的产品,都算是创业有成。

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    缅怀吴文俊院士,回顾数学大师不断创新的一生

    在开始从事器证明时,他已经六十左右,为验证自己提方法的有效性,他从零开始学习写计算序,每天十多个小时在房连续工作,用 Fortran 语言实现了符号计算和几何定理证明的算法。 吴文俊还特别重视数学化方法的用,明确提出「数学化方法的成功用,是数学的生命线。」 吴文俊奖的评审过相当严苛,申报构必须经由人工智能学、高校及科、团体员单位和资深院士的推荐,经过申报、推荐、初审、答辩、专家组讨论、打分、投票、终审表决等诸多环节,方能选出最终获胜者。 对于人工智能,吴文俊曾经有这样一段论述,「计算出现以后,就有许多从事计算的学者考虑脑力劳动怎化,由此产生一门非常活跃的一些新的学门,叫做人工智能。人工智能考虑一些问题呢? 如果要用一句话来概括是成就了吴文俊,或许可以引用来自于爱因斯坦说的——「大多数人都以为是才智成就了科学家,他们错了,是品格。」

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    人为「刷」论文引用量,米兰理工教授被IEEE惩罚,奖项被撤销

    器之心报道 作者:杜伟 论文引用量本是一件非常纯粹的学术指标,代表了论文本身的重要度和价值。但当有人故意刷论文引用量时,一切未免变了味道,也失去了学术的纯粹性和真实性。 这篇发表于 2017 年的论文讲了些呢?论文主要了在描述符系统框架中具有执行器故障的非线性系统的鲁棒和可靠的 H∞静态输出反馈(SOF)控制。 结果表明,通过调用由描述符公式引起的冗余特性,再结合一些凸化技术,可以通过凸优化问题的求解来明确确定需可靠控制器的存在。最后,者通过仿真证实了开发方法的有效性。 Hamid Reza Karimi 现为米兰理工大学系的学教授,主要兴趣包括控制系统和电一体化以及在汽车控制系统、振动系统和风能等领域的用。 2010 至 2016 年,他成为了挪威阿格德尔大学的电一体化教授。2016 年至今,他成为米兰理工大学系的学教授。

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    计算控制技术课解释与问题答疑

    不知道翻译,轮式、足式、飞行等移动器人的)。 以一定要确保自己在器人学这个道路上同时练好了能去其他行当吃饭的技能,比如设计和硬件设计。 你自己列一个excel表格,把器人用了几颗螺丝,几根导线,每个零件的规格是,都列出来。 大三的时候学校开设操作系统原理和嵌入式系统原理的课,而大二的时候讲过计算组成原理(谓的微原理)。 大三的暑假有一件很重要的事情就是思考自己大四。一般来说,你现在的能力保本校生肯定没有问题,当然你也可以选择考其他学校的生或者出国留学。

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    超声波「读心术」!读懂恒河猴的想法,无需开颅植入电极

    ---- 新智元报道 来源:外媒 辑:LQ 【新智元导读】当你浏览这篇文章的时候,你的大脑里发生了? 「作为用于脑接口的新技术,超声波自这项开始一举成名,这非常了不起。」斯坦福大学的神经科学家Krishna Shenoy这样评价。 ? 2015年,神经科学家Richard Andersen(左)发布的项目「教病人用意念控制臂」 然而,项目的另一个参与者、加州理工学院的生物化学工师Mikhail Shapiro说,从远距离判断神经活动将使 然后,人员用一种计算算法将从猴子身上收集的超声波数据转换成对猴子意图的猜测。算法可以确定这些猴子时候准备移动,以及它们是在计划作出眼球动作还是手臂伸展。 Macé 指出,人员需要大约2秒钟来解码猴子的运动计划。但是只要计算能够根据使用者的提示快速引导臂的精细运动,超声波仍然可以引导臂。

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    哈佛MIT联手出品 | 造价低于1美元的臂,可承自身重量千倍

    哈佛大学威斯制出了一款超级便宜又给力的臂。 不过这不是重点啦,千倍自重的举重能力在臂界早就不算了。这次的关键在于,炒鸡便宜和特别安全! 怎说? 在工业制造界,其实臂的用早就铺开了。 以,能发出一款重量轻,即使宕砸下来也不伤害到人的臂,就一直是人员心头上的一件大事。 至于举重能力,就和臂的尺寸成正比。 “基于真空原理的臂即使宕,或炸裂,或破损,危险系数也一般的臂要小。他们在运行的时候,也不炸开。以我们可以考虑把他们放在人体贴身的器人上。” 哈佛大学威斯师Daniel Vogt在11月27号的发布上说到。 做一个这样的臂要多久? 最快只要十分钟!

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    美国农业部资助20万,6名生开发臂自动捕捞小龙虾,速度媲美熟练虾农

    很多人都看过外国人不吃小龙虾,小龙虾在国外都泛滥成灾的消息,但事实并非如此,美国路易斯安那州就有这很长的吃小龙虾历史。 早在19世纪末,路易斯安那州南部的农民就掌握了成熟的小龙虾养殖技巧。 团队成员Thomas说: “如果臂可以完全自主,抓取时间可以大大减少,因为在理想的情况下,船永远不停下来,臂的伸展范围可以让臂一直抓取船前方的虾笼。” 受疫情影响没有新生,高年级生只好自己上场 负责这个项目的是Chandra Theegala教授和手下的五个高年级生, Theegala教授还特地解释了为没有找新生来干活。 “由于新冠疫情,我在2020年找不到合适的新生,以我决定让一组高年级设计学生一个原型,”Theegala教授说。“我把范围限制在一个商业上可以买到的小型臂上。 一人负责码,并负责控制手臂的运动; 一人设计并制造了陷阱重新下饵系统,利用一个12伏的螺线管将诱饵弹从斜坡推入陷阱; 一人负责做背景调查,并负责团队的时间管理,包括填写报告、安排议和把握截止日期

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    NVIDIA的新器人实验室都干了些啥?

    英伟达的器人实验室由迪特尔·福克斯(Dieter Fox)领导,福克斯是英伟达器人高级主管,也是英伟达大学保罗·g·艾伦计算科学与工学院(UW Paul G. 英伟达希望器人能够在真实世界的非结构化环境中与人类一起自然地执行任务。要做到这一点,器人需要能够理解一个人想要做,并找出如何帮助实现一个目标。 福克斯还解释了为英伟达选择在厨房里测试一个移动手。“选择厨房的想法并不是因为我们认为厨房将成为家庭中的杀手级用,”福克斯说。“它实际上只是这些领域的一个替代品。 反射式TakkTile 2是一款与罗斯兼容的三指手。夹具具有三个弯曲自由度和一个耦合旋转自由度。传感功能包括普通压力传感器、旋转近端关节码器和指尖IMUs。 ? 另一个演示是由英伟达(NVIDIA)高级器人人员卡尔•范维克(Karl Van Wyk)进行的,演示中,SynTouch触觉传感器被改装成一只快板手,这只手来自韩国的Wonik robotics

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    大疆RoboMaster技术总监:我是如何成为一名器人工师的

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    大疆RoboMaster技术总监:我是如何成为一名器人工师的

    不知道翻译,轮式、足式、飞行等移动器人的)。 以一定要确保自己在器人学这个道路上同时练好了能去其他行当吃饭的技能,比如设计和硬件设计。 因此引入了的学习。 不管同学的专业是,一定要在大学一年级尽早开始学。 你自己列一个excel表格,把器人用了几颗螺丝,几根导线,每个零件的规格是,都列出来。 大三的时候学校开设操作系统原理和嵌入式系统原理的课,而大二的时候讲过计算组成原理(谓的微原理)。

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    用人类心脏细胞造器鱼,游泳速度比真鱼还快,哈佛新登上Science

    器之心报道 器之心辑部 人类心脏可以在没有来自大脑信号的情况下跳动,此属性是高级动物心脏特有的,其在一组专门的细胞中产生,细胞产生周期性的电振荡和反馈,制尚不完全清楚。 这项收获的经验有助于人员更细致地心脏疾病。论文作者之一、哈佛大学生物工师 Kevin Kit Parker 说:「的最终目标是建造人造心脏来替代儿童畸形心脏。」 这也正是挑战的关键问题在。此次用人体心脏细胞进行的合成鱼,就是想打开这个问题的突破口。 用心脏细胞做的「鱼」样? 首先来看这条合成鱼的构造。 未来展望 「通过利用两层肌肉之间的心脏电信号,我们重建了每次收缩自动产生的循环,作为对另一侧拉伸的反」,论文的共同一作、哈佛大学生物工师 Keel Yong Lee 说道。 半半生物鱼的组织范围收缩与其模仿的斑马鱼相当——相比纯器人系统可以更有效地推动自身前进。

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    有人想到要设计像蟑螂一样的器人?

    蟑螂行动很迅速敏捷,而且生命力极强几乎坚不可摧,这也就是为师喜欢它们。 但凡你能列举的事物,蟑螂看上去也没有比他们更有意思一些,比如人类、恐龙或是四轴飞行器等等。 这样的道理我们都懂,以为有人想到要设计一个像蟑螂这种地球上最恶心而且最惹人厌的东西做器人? 作为头足类动物,蟑螂的躯体具有一些得天独厚的优势(如果不计较以扭动为代价的话)。 半蟑螂器人 2012 年美国南开罗莱那的工师通过琢磨出怎用电流控制真蟑螂,成功制造了第一代半蟑螂器人。他们开发了一个类似小背包的设备,里面包含一个芯片和一个微型控制器。 仿蟑螂器人 加州大学伯克利分校的科学家们自 2009 年起就开始仿蟑螂的 DASH 器人。这个器人的六条腿的功能类似船桨,每秒速度 5 英尺,还能爬越过障碍物。 俄罗斯科学家近期也在设计制造一种模仿蟑螂特质的蟑螂,据俄罗斯教育科技部长的最近展示,通过一个手用就可以控制这种感光的俄国蟑螂,教育部对蟑螂激发孩子们从事事业能起到的效果感到激动。

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    DeepMind新论文:3D环境中教AI学人话,还要用形式语言指挥它们

    想想我们每天的生活,AI帮我们做了越来越多的决定,小到看哪些新闻,大到股票。甚至有时候,还让AI直接替我们采取行动。 这种探索、选择的行为,并没有预先,完全是借助激励制学的。 这样的探索训练有数十万种变体,agent遇到不同的房间布局、不同的物体摆放位置等等。 简单来说,是让agent执行用形式语言表达的描述性序。 在这项中,人员设定的环境是一张大桌子,中间有一支带有6个关节的臂,周围有特定数量的积木块,出现在随位置。 他们做的,是让虚拟环境中的“臂”去够特定颜色、形状的积木,也就是把手(臂前端的白色部分),伸到目标积木块的附近。 DeepMind的这组人员称,他们训练的agent学了根据这种语言的指令在处环境中找到目标之后,在测试中可以对这种能力进行泛化,执行新的序,找到在训练中从未提及的目标。

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    解密脑接口:专访CMU生物医学工系主任贺斌

    卡耐基梅隆大学生物医学工系主任贺斌教授(照片由本人提供) 撰文 | 李澄宇(中科院神经PI) 赵维杰(NSR新闻辑) 脑接口能做? 而且,在实际用方面,有创的技术很难广泛用在普通人群中,即便是在患者当中用,也面临很多问题。以无创在用方面有优势,包括美国国立卫生院(NIH)在内的很多构也越来越认可无创技术。 现在脑接口的相当热门,做有创和无创的实验室都比较多。 NSR:做无创的实验室比做有创的更多吗? 贺斌:是更多的,因为做无创的入门门槛相对较低。 当然如果我们要做反向的脑接口,用外界信号调控大脑,从动物实验(包括但不限于猴子)开始是很自然的选择。 ? 展望:脑接口的发展方向 NSR:脑接口领域中,将产生突破的重点方向是? 在脑接口产业发展的过中,社期望和实际产品效果之间有一个磨合的过,最后达到平衡。 NSR执行主蒲慕明参与了访谈。

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