Публикации по теме 'robotics'
От семантической сегментации до семантического обзора с высоты птичьего полета в симуляторе CARLA
Построение нейронной сети для восстановления вида сверху вниз с четырех боковых камер.
В этом сообщении блога я представляю архитектуру нейронной сети для преобразования этого типа ввода:
в этот тип вывода:
Небольшое примечание: боковые камеры на самом деле не охватывают весь угол 360 ° вокруг автомобиля, поэтому модели необходимо вывести недостающие области из тех, которые фактически предоставлены при вводе. Также: я получил семантическую сегментацию бесплатно из..
Искусственный интеллект 2050 года
В 2050 году искусственный интеллект будет намного более продвинутым, чем сегодня.
Будет много новых приложений для ИИ, и он будет играть важную роль в нашей жизни. Вот два примера того, как ИИ изменит нашу жизнь в 2050 году.
Один из способов, которым ИИ изменит нашу жизнь, — помочь нам принимать лучшие решения. ИИ сможет анализировать данные намного эффективнее, чем люди, и сможет принимать решения на основе этих данных.
Это поможет нам принимать более правильные решения о нашей..
4 применения машинного обучения (ML) в сфере здравоохранения
Больницы, клиники и другие медицинские организации по всему миру работают с компаниями-разработчиками программного обеспечения для разработки административных систем, которые все больше переводятся в цифровую форму и автоматизируются. Что еще более важно, ученые и исследователи используют машинное обучение (ML) для создания ряда умных решений, которые в конечном итоге могут помочь в диагностике и лечении болезни. Пациенты получают максимальную выгоду, поскольку технология может улучшить их..
#pragma config(Sensor, S1, lightSensorL, sensorLightActive)
#pragma config(Sensor, S2, lightSensorR, sensorLightActive)
#pragma config(Sensor, S3, lightSensorF, sensorLightActive)
long left , право, прямо;
int doneL, doneR, goS, track
Сокобан — классическая игра, придуманная в Японии. Первоначальная версия игры была написана Хироюки Имабаяши, победившим в конкурсе по программированию в 1980 году.
Термин Sokoban означает «смотритель магазина» (по-английски «смотритель склада»), и это одна из самых любимых логических игр, конкретные уровни которой создаются сегодня.
Цель игры Sokoban - переносить ящики в указанную область, толкая их. Пользователь управляет передвижением Сокобана. Он может двигаться вверх, вниз, влево..
Переосмысление строительной отрасли путем цифровизации
Поскольку строительные проекты являются крупными и включают в себя множество заинтересованных сторон, цифровизация помогает уменьшить путаницу на месте и повысить эффективность работы сотрудников.
В наши дни цифровизация стала средством перемен. Технологии стали необходимостью в каждом промышленном секторе, и то же самое относится и к строительному бизнесу. Цифровое оборудование, которое строительные отрасли интегрируют в свой рабочий процесс, включает машинное обучение (ML)..
Это не должно быть просто чувство неуверенности, когда вы имеете в виду исследование как неуверенность (негатив)…
Это не должно быть просто чувство неуверенности, когда вы имеете в виду исследование как неопределенность (отрицательное) и эксплуатацию как уверенность (положительное). В психологии хороши все эмоции, как положительные, так и отрицательные. Чувство неуверенности — это всего лишь частный (отрицательный) случай № 1 исследования (действия) ради исследования (целевого состояния) — эмоции чего-то нового и удивительного, с положительным или отрицательным вознаграждением. Есть еще №2,..
Как робот находит свое местоположение на основе того, что он «видит»
Так как же робот «видит»?
Основные методы навигации
Если бы вы отправляли робота исследовать Марс, какую технологию вы бы использовали, чтобы помочь этому роботу самостоятельно перемещаться?
Чтобы этот робот мог самостоятельно перемещаться, он должен делать несколько вещей: во-первых, он должен собирать информацию, а во-вторых, он должен уметь задавать себе вопросы. Наконец, нужен способ найти решение.
Робот должен уметь спрашивать себя:
"Где я? Куда я иду и как я туда..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..