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Yanshee
机器
人
Yanshee 机器人采用Raspberry Pi + STM32 开放式的硬件平台架构,有丰富的开源资源支持。具有17 个自由度的高度拟人设计,并支持模块化拆装;支持AI 语音/ 视觉技术;支持多传感器及通信模块,并兼容多种开源传感器包;提供自研工具软件并适配专业开源软件,支持Python、Java、C/C++、BLockly 等多种编程语言及多种AI 应用的学习和开发。
深圳市优必选科技股份有限公司
2021-02-01
双臂
机器
人
随着社会的发展和技术的进步,人们对于机械臂的需求也越来越广,为了适应任务的复杂性、智能性、柔顺性要求,双臂机器人应运而生。双臂机器人是基于睿尔曼超轻量仿人机械臂打造的一款智能化通用平台。 平台搭载2台7轴机械臂,可以像人手臂一样自由工作,具备单臂独立操作和双臂协同操作能力;底端配备移动机器人,具备运动、导航、避障能力。同时平台集成了语音模块和深度视觉,赋予双臂机器人语音交互与视觉感知能力。
睿尔曼智能科技(北京)有限公司
2022-06-13
习近平在中共中央政治局第十一次集体
学习
时强调 加快发展新质生产力 扎实推进高质量发展
发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展。
新华社
2024-02-01
机器
人视觉导航技术、
机器
人远程控制技术
项目背景:目前电力机器人在作业过程中,由于环境恶 劣,电磁刚绕强度高,造成控制系统不稳定;同时在巡检过 程中,要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测, 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境,存在识别率低,不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境,拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述:1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统:主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息,能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位;2.巡检机器人远程监控平台:用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控,包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等;3. 小样本深度学习算法:针对极端环境下数据采集困难,数量 少等问题,研究基于小样本学习的深度学习算法,提高极端 环境下的障碍物识别精度;4.图像增强算法:针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题,研究相 应的图像增强算法,提高识别精度。主要技术指标:1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术,对输电线 路各种金具进行动态识别与检测,解决野外环境下识别率低 的问题,形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术,形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。 对技术提供方的要求:拟与高校联合开发,要求团队具 有类似经验,具备电力机器人研究经历,具有电力线路识别 研究基础,最好有研发案例。
青岛共享智能制造有限公司
2021-09-13
科技部党组认真传达
学习
贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午,科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议,传达学习党的二十大精神,研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议,并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委
2022-10-25
基于时空多尺度联合
学习
模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于深度
学习
的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像,通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点(磨玻璃、体积大小、位置等特征),张亮团队加快技术攻关,设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学
2021-04-10
基于时空多尺度联合
学习
模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源 需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需 求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支 持。 项目特色: 面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据, 结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的 能源需求。 针对综合能源的特性,项目提出了联合学习和迁移学习的思想 对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预 测模型,将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中, 提高能源用量预测的准确率。 面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景,并利用 GIS 技术 实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13
一种基于随机蕨的自举
学习
方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学
2016-10-20
基于小样本
学习
的建筑施工安全监测预警系统平台开发
悬赏金额:15万元 发榜企业:广东智云工程科技有限公司 需求领域:人工智能;软件开发 产业集群:软件与信息服务产业集群 技术关键词:深度学习;变形预测;灾害预警
广东智云工程科技有限公司
2021-11-01
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