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- 认知与行为的计算建模融合数学、心理学、神经科学等学科,通过数字化手段模拟人类认知与行为过程,旨在揭示其背后的神经机制。本文介绍该领域的两种建模思路——自上而下与自下而上,探讨其在基础心理过程与社会情境中的应用,并分析模型构建流程与选择方法,展望其在人智交互中的未来发展。 认知与行为的计算建模融合数学、心理学、神经科学等学科,通过数字化手段模拟人类认知与行为过程,旨在揭示其背后的神经机制。本文介绍该领域的两种建模思路——自上而下与自下而上,探讨其在基础心理过程与社会情境中的应用,并分析模型构建流程与选择方法,展望其在人智交互中的未来发展。
- 在人类历史上,近300年以来发展出了多种科学技术。这些科学技术在不断推动人类文明进步的同时,由于应用过度或者滥用,对人类、社会、自然都造成了各种危害或损失,由此产生科技伦理问题,人工智能技术也存在类似问题,它的发展也必须遵守人类的伦理规范。人工智能伦理是在近十年随着人工智能技术的飞速发展才逐渐受到重视的,因此,在概念内涵,存在的问题、应用规范以及具体理论方面还不够完善。 在人类历史上,近300年以来发展出了多种科学技术。这些科学技术在不断推动人类文明进步的同时,由于应用过度或者滥用,对人类、社会、自然都造成了各种危害或损失,由此产生科技伦理问题,人工智能技术也存在类似问题,它的发展也必须遵守人类的伦理规范。人工智能伦理是在近十年随着人工智能技术的飞速发展才逐渐受到重视的,因此,在概念内涵,存在的问题、应用规范以及具体理论方面还不够完善。
- 脑机接口是一种在大脑与外部设备间建立直接信息交流的技术,能实现意念控制设备或对大脑进行调控。脑机融合则进一步将生物脑与机器智能结合,推动人机协同交互。本文介绍了脑机接口的技术框架、信号采集与解码方法,并探讨其在医疗康复、人机交互等领域的应用前景及挑战。 脑机接口是一种在大脑与外部设备间建立直接信息交流的技术,能实现意念控制设备或对大脑进行调控。脑机融合则进一步将生物脑与机器智能结合,推动人机协同交互。本文介绍了脑机接口的技术框架、信号采集与解码方法,并探讨其在医疗康复、人机交互等领域的应用前景及挑战。
- 6月13日下午,由东莞市机器人产业协会与华为云联合主办的“AI大模型产业应用创变营——东莞市机器人产业协会专场”在华为南方工厂及松山湖园区成功举办。活动聚焦机器人行业大模型技术落地场景,通过实地参访、主题分享与深度研讨,助力企业把握AI技术趋势,推动产业智能化升级。 6月13日下午,由东莞市机器人产业协会与华为云联合主办的“AI大模型产业应用创变营——东莞市机器人产业协会专场”在华为南方工厂及松山湖园区成功举办。活动聚焦机器人行业大模型技术落地场景,通过实地参访、主题分享与深度研讨,助力企业把握AI技术趋势,推动产业智能化升级。
- 路径规划是机器人领域的重要难题,而Q-learning算法结合Java语言为解决这一问题提供了有效方案。Q-learning通过不断试错更新状态-动作价值表(Q表),使机器人学会选择最优路径。Java凭借跨平台性、丰富的类库及面向对象特性,成为实现该算法的理想工具。文章以物流机器人为例,详细介绍了如何用Java建模环境、初始化Q表、选择动作、更新Q值并优化训练过程。 路径规划是机器人领域的重要难题,而Q-learning算法结合Java语言为解决这一问题提供了有效方案。Q-learning通过不断试错更新状态-动作价值表(Q表),使机器人学会选择最优路径。Java凭借跨平台性、丰富的类库及面向对象特性,成为实现该算法的理想工具。文章以物流机器人为例,详细介绍了如何用Java建模环境、初始化Q表、选择动作、更新Q值并优化训练过程。
- ROS进阶:使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型引言在机器人开发领域,精确的机器人模型是实现仿真、控制和算法测试的基础。统一机器人描述格式(URDF)及其扩展Xacro是ROS生态中定义机器人模型的标准工具链。本文将全面介绍如何使用URDF/Xacro构建差速轮式机器人模型,涵盖从基础概念到高级优化的完整开发流程,帮助开发者掌握工业级机器人建模技术。技术背景URDF/Xacro核心... ROS进阶:使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型引言在机器人开发领域,精确的机器人模型是实现仿真、控制和算法测试的基础。统一机器人描述格式(URDF)及其扩展Xacro是ROS生态中定义机器人模型的标准工具链。本文将全面介绍如何使用URDF/Xacro构建差速轮式机器人模型,涵盖从基础概念到高级优化的完整开发流程,帮助开发者掌握工业级机器人建模技术。技术背景URDF/Xacro核心...
- 在具身智能机器人的研发中,自修复材料与智能结构设计是关键领域。自修复材料通过微胶囊或形状记忆效应实现损伤自我修复,提升机器人在极端环境下的生存能力;智能结构设计则赋予机器人灵活可变的形态,使其适应复杂任务需求。然而,当前技术仍面临修复效率、性能平衡及结构控制等挑战。随着多学科融合进步,未来机器人有望实现高效自愈与高度智能化结构变化,推动科技和社会发展。 在具身智能机器人的研发中,自修复材料与智能结构设计是关键领域。自修复材料通过微胶囊或形状记忆效应实现损伤自我修复,提升机器人在极端环境下的生存能力;智能结构设计则赋予机器人灵活可变的形态,使其适应复杂任务需求。然而,当前技术仍面临修复效率、性能平衡及结构控制等挑战。随着多学科融合进步,未来机器人有望实现高效自愈与高度智能化结构变化,推动科技和社会发展。
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