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人手不夠怎么辦，上海用上的工業(yè)機(jī)器人透露新生機(jī)
在中國先進(jìn)制造業(yè)的版圖里：中國自2013年開始成為全球工業(yè)機(jī)器人第一大市場;上海市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的機(jī)器人密度高達(dá)383臺/萬名工人，是全國平均水平的1.5倍。以機(jī)器人為主力軍的自動化智能工廠是一個系統(tǒng)工程，由于每個行業(yè)、企業(yè)都有各自的生產(chǎn)特點(diǎn)，因此沒有一種模式是機(jī)器人換人的標(biāo)準(zhǔn)答案，無法簡單套用
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN發(fā)展史概述
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸(recursion)且所有節(jié)點(diǎn)(循環(huán)單元)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recursive neural network)。對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80-90年代，并在二十一世紀(jì)初發(fā)展為深度學(xué)習(xí)(deep learning)算法之一，其中雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory networks，LSTM)是常見的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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什么是自編碼器？對機(jī)器學(xué)習(xí)有什么影響？
AutoEncoder的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做無監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是把樣本的輸入同時作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。本質(zhì)上是希望學(xué)習(xí)到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數(shù)據(jù)過于稀疏、數(shù)據(jù)高維導(dǎo)致計算復(fù)雜度高。比較早用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當(dāng)時Hinton推崇的RBM。后來到了2000年以后還堅(jiān)持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速興起，AutoEncoder也得到快速發(fā)展，基本上有幾條線：稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進(jìn)展是結(jié)合對抗思想的對抗AutoEncoder。
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簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展進(jìn)程
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，最早可以追溯到1962年，Hubel和Wiesel對貓大腦中的視覺系統(tǒng)的研究。1980年，一個日本科學(xué)家福島邦彥(Kunihiko Fukushima)提出了一個包含卷積層、池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個基礎(chǔ)上，Yann Lecun將BP算法應(yīng)用到這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練上，就形成了當(dāng)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。
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智能家居的巨大市場，商用清潔機(jī)器人市場廣闊
近日，商用清潔機(jī)器人公司「奇勃科技」正式宣布獲得來自索道資本領(lǐng)投的數(shù)千萬人民幣天使輪融資。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，近年來服務(wù)機(jī)器人發(fā)展提速，明年市場規(guī)模將達(dá)959.2億元，或趕超工業(yè)機(jī)器人。
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送餐機(jī)器人的十年進(jìn)化，從冬奧開始走進(jìn)生活
“第一天太神奇了，我看到從天花板上送來的食物。”看到冬奧會上的送餐機(jī)器人，前冰球女將、現(xiàn)加拿大體育記者Kenzie Lalonde不禁感嘆。冬奧餐廳里，一個通體粉色，長相酷似飛碟的機(jī)器人從天而降，固定餐盤的三片“螺旋槳葉”緩緩張開，里面的食物呈現(xiàn)在了客人面前。這一幕隨后通過網(wǎng)絡(luò)傳遍了世界。
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如何減少焊接機(jī)器人焊接應(yīng)力?焊接機(jī)器人焊接趨勢介紹!
在下述的內(nèi)容中，小編將會對焊接機(jī)器人的相關(guān)消息予以報道，如果焊接機(jī)器人是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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焊接機(jī)器人編程了解嗎?焊接機(jī)器人工作站設(shè)備有哪些?
以下內(nèi)容中，小編將對焊接機(jī)器人的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對焊接機(jī)器人的了解，和小編一起來看看吧。
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焊接機(jī)器人工藝參數(shù)有哪些?如何解決焊接機(jī)器人焊接缺陷?
本文中，小編將對焊接機(jī)器人予以介紹，如果你想對它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識，或者想要增進(jìn)對焊接機(jī)器人的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。
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什么是深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)是近10年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(jī)(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience)，1958年研究認(rèn)知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機(jī)，當(dāng)時掀起一股熱潮。后來Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機(jī)的缺陷：不能處理異或回路等非線性問題，以及當(dāng)時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
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可解釋性的標(biāo)準(zhǔn)是什么？
有一些特定的標(biāo)準(zhǔn)可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)，制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個很好的指南。
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為什么需要可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)？
在工業(yè)界中，數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的主要焦點(diǎn)是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界至關(guān)重要的問題，而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成，該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系，而無需硬編碼固定規(guī)則。因此，解釋模型如何對業(yè)務(wù)起作用總是會帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè)，特別是在保險或銀行等金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對于企業(yè)解釋模型所采取的每個決策非常重要。
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焊接機(jī)器人有哪些優(yōu)點(diǎn)?如何調(diào)整自動焊接機(jī)器人的焊接參數(shù)
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)砗附訖C(jī)器人的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。
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微電網(wǎng)是智能電網(wǎng)的重要組成!智能電網(wǎng)將對傳統(tǒng)繼電保護(hù)產(chǎn)生影響
智能電網(wǎng)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。
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什么是智能電網(wǎng)?智能電網(wǎng)與電力行業(yè)有什么關(guān)系?
在這篇文章中，小編將對智能電網(wǎng)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對智能電網(wǎng)的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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