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一分快3娱乐|一分快3必赚方案

来源:一分快3规则2021-03-24 17:48

  

未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

  近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

  根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

图源:pixabay

  01

  赶配送

  目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

图源:巴伦周刊

  02

  跳舞蹈

  美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

图源:Boston Dynamic

  03

  做手术

  医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

  有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

图源:pixabay

  04

  修动车

  配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

  它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

图源:pixabay

  05

  做刑侦

  日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

图源:中国机械工程学会

  06

  助行走

  2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

  机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

图源:环球网

  07

  做清洁

  目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

图源:pixabay

  08

  忙配药

  零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

  这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

图源:pixabay

  09

  进厨房

  美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

图源:pixabay

  10

  帮搜救

  哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

  根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

图源:网络

  机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

  知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

  审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

  参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

一分快3娱乐

“创新X”系列首发星发布第二批成果******

  【科技前沿】

  从中国科学院获悉,“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星(SATech-01)发布了第二批科学与技术成果,包括46.5纳米极紫外太阳成像仪(SUTRI)开机并获得我国首幅太阳过渡区图像;HEBS探测到了迄今最亮的伽马射线暴;国产CPT原子磁场精密测量系统伸杆成功并首次获得全球磁场勘测图;多功能一体化相机、异构多核智能处理单元、可展收式辐射器和空间元器件辐射效应试验平台也都完成了在轨试验并获得满意的验证成果。

  成果一:

  46.5纳米极紫外成像仪获得我国首幅太阳过渡区图像

  46.5纳米极紫外太阳成像仪(SUTRI)是国际首台基于多层膜窄带滤光技术的46.5纳米太阳成像仪,用于探测50万度左右的太阳过渡区(太阳色球与日冕之间的层次),由国家天文台联合北京大学、同济大学、西安光学精密机械研究所和微小卫星创新研究院共同研制。

  自8月30日载荷开机以来获取了超过1.6TB的探测数据,成功实现了我国首次太阳过渡区探测。SUTRI拍摄的图像清晰地显示了过渡区网络组织、活动区冕环系统、日珥和暗条、冕洞等结构,这些结构的观测特征表明,SUTRI拍摄的确实是从太阳低层大气往日冕过渡的结构,符合预期。同时,SUTRI已探测到多个耀斑、喷流、日珥爆发和日冕物质抛射事件,表明其数据适合研究各种类型的太阳活动现象。此外,SUTRI还发现活动区普遍存在50万度左右的、朝向太阳表面的物质流动,这些流动在太阳大气的物质循环过程中占有重要地位。

  目前SUTRI一切功能正常,在轨测试和标定结束后,SUTRI观测的科学数据将向国内外太阳物理和空间天气同行全部开放。

  成果二:

  高能爆发探索者(HEBS)捕获到迄今为止最亮伽马暴

  由中科院高能物理研究所研制的高能爆发探索者(HEBS)于北京时间10月9日21时17分,与我国慧眼卫星和高海拔宇宙线观测站同时探测到迄今最亮的伽马射线暴(编号为GRB 221009A)。

  根据HEBS的精确测量结果,该伽马射线暴比以往人类观测到的最亮伽马射线暴还亮10倍以上,打破了伽马射线暴的最高各向同性能量以及最大各向同性峰值光度等多项纪录。由于该伽马射线暴的亮度极高,国际上绝大部分探测设备均发生了严重的数据饱和丢失、脉冲堆积等仪器效应,难以获得精确测量结果。HEBS凭借创新的探测器设计以及新颖的高纬度观测模式设置,探测器经受住了高计数率的考验,获得了高时间分辨率的光变曲线,以及10千电子伏至5兆电子伏的宽能段能谱。HEBS极为宝贵的精确测量结果对于揭示伽马射线暴的起源和辐射机制具有重要意义。

  成果三:

  国产量子磁力仪首次空间应用并获得全球磁场图

  由中科院国家空间科学中心和中科院沈阳自动化研究所联合研制的国产量子磁力仪(CPT)及伸展臂,可实现全球地磁矢量和标量高精度测量。11月7日,多级套筒式无磁伸展臂顺利展开,将各传感器探头伸出约4.35米距离,处于伸展臂顶端的CPT原子/量子磁力仪探头、AMR磁阻磁力仪探头、NST星敏感器获取了有效探测数据,首次在轨验证了磁场矢量和姿态一体化同步探测技术,磁测量噪声峰峰值<0.1nT,实现了国产量子磁力仪的首次空间验证与应用。

  除此之外,创新X系列首发卫星的其他空间载荷、平台新技术也取得丰富成果。例如,由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间新技术部研制的多功能一体化相机,成功取得首张170千米×42千米大幅宽地面遥感图像,探索了单台相机即可同时实现多谱段多模态遥感成像的新模式,为我国未来高集成度一体化空间光学遥感载荷发展提供了技术储备。

  SATech-01由中科院微小卫星创新院抓总研制,已在轨运行4个多月。目前,星上的四个科学载荷已进入常规化观测,搭载的几种新型推进系统等载荷也将陆续开展在轨试验。(记者齐芳)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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