Tiga cara inovatif untuk menggunakan robot
Sejak penubuhannya, industri robotik telah mengalami pertumbuhan hasil yang ketara. Dijangkakan menjelang 2023, kadar pertumbuhan tahunan kompaun pasaran robot global akan mencapai 24.52%. Menyedari keupayaan robot yang luar biasa, organisasi di seluruh dunia melaburkan modal yang besar untuk meraih faedah aplikasi AI ini. Merebut peluang untuk meningkatkan produktiviti perusahaan, mengautomasikan perkhidmatan perniagaan dan kekal unik dalam kalangan pesaing, perusahaan sedang mencari kawasan yang berpotensi di mana robot boleh menggantikan tugas manusia.
Robot telah menjadi salah satu faktor utama yang memacu pertumbuhan hasil yang ketara dalam pasaran. Sudah terdapat banyak aplikasi robot dalam pasaran teknologi untuk membantu pelbagai perusahaan, menggalakkan pertumbuhan ekonomi dan menggalakkan kelebihan daya saing. Walau bagaimanapun, di antara banyak apl, beberapa apl unik lebih menarik perhatian daripada yang lain. Mari kita lihat aplikasi robotik yang unik dan hebat ini yang akan menyediakan penyelesaian kos efektif untuk perniagaan.
1. Membantu Ibu Bapa Menua
Daripada telefon pintar kepada peranti pemantauan perubatan, inovasi teknologi telah membantu ramai warga emas dalam pelbagai cara. Walau bagaimanapun, sesetengah orang dewasa yang lebih tua juga memerlukan bantuan sepanjang masa dengan kerja-kerja rumah harian, dan memandangkan jadual yang sibuk hari ini, membantu ibu bapa yang berumur sepenuh masa adalah tidak praktikal untuk kebanyakan kita.
Robot mempunyai keupayaan yang luar biasa dalam memupuk kemerdekaan pada orang dewasa yang lebih tua. Contohnya, ubat-ubatan yang sesuai boleh dihantar kepada warga emas tepat pada masanya. Dan robot menyapu akan membersihkan seluruh rumah. Selain itu, terdapat robot yang boleh mengangkat pesakit terlantar dan memindahkan mereka ke tempat yang mereka perlukan. Kami juga mempunyai robot peneman yang boleh mengurangkan kesunyian orang tua kami. Tidak dinafikan robot-robot ini membantu warga emas dengan berlagak lebih seperti kawan sekali gus memberikan senyuman di wajah mereka.
2. Didik kanak-kanak
Robot sosial berpotensi untuk berinteraksi mesra dengan manusia dan mendapat perhatian yang meluas dalam bidang pendidikan. Guru sekolah berada di bawah tekanan yang hebat untuk menyediakan latihan berkualiti tinggi, sokongan dan penjagaan yang sama rata kepada semua pelajar dalam kelas mereka. Selepas beberapa ketika, manusia bosan dengan tugasan yang membosankan dan berulang-ulang. Itu, ditambah pula dengan jurang gaji, menyebabkan sesetengah sekolah dan guru tidak dapat memperibadikan arahan untuk pelajar individu.
Selain itu, kanak-kanak yang mengalami gangguan spektrum autisme memerlukan penjagaan, sokongan dan latihan tambahan untuk meningkatkan kemahiran komunikasi mereka. Robot sosial boleh memenuhi semua keperluan ini, menyediakan penyelesaian bantuan untuk guru dan kanak-kanak. Robot boleh memberi perhatian khusus kepada kanak-kanak autisme, membantu meningkatkan dan meningkatkan kemahiran bahasa dan komunikasi berdasarkan keperluan mereka. Oleh itu, robot sosial bukan sahaja menjadi kawan baru guru, tetapi juga kanak-kanak.
3. Masak makanan yang lazat
Jika anda pulang dari kerja, anda letih dan lapar, dan kemudian anda menyedari bahawa anda perlu menyediakan makanan Selepas penat bekerja, memasak menjadi satu masalah. Tetapi sekarang, chef robot boleh menyediakan makanan. Terdiri daripada semua peralatan dapur yang diperlukan dan dua lengan robot yang didayakan sensor, chef robot boleh memasak lebih daripada 100 hidangan.
Inovasi teknologi hebat ini juga membersihkan permukaan dapur selepas memasak. Dengan bantuan penderia, kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, robot kini telah menjadi sangat pintar dan pintar serta mampu melakukan sebarang kerja. Setiap hari, aplikasi robotik terobosan menjadi tajuk utama dan mengejutkan kami.
Atas ialah kandungan terperinci Tiga cara inovatif untuk menggunakan robot. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
