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本文详细介绍了YOLOv11模型在地瓜派RDK S100P开发板上的量化部署过程。文章首先提供了相关参考资料和官方示例，然后详细说明了环境部署建议。重点阐述了YOLOv11模型转换ONNX格式的方法，以及使用hb_compile工具进行BPU算子检测的关键步骤。特别指出了YOLOv11中C2PSA算子可能导致的BPU兼容性问题，并分析了该模块的结构特性。文章为在边缘设备上部署最新YOLO模型提供了
本文是一份全面的PyTorch实战指南，从张量基础操作、自动求导机制到神经网络构建与模型训练，系统讲解了核心函数的使用技巧。文章重点剖析了数据处理流水线搭建、训练循环优化及模型部署等关键环节，旨在帮助开发者高效掌握PyTorch核心功能，并顺利应用于实际项目开发与部署。
在工业自动化、智能制造以及机器人技术领域，机械臂的应用越来越广泛。机械臂需要精确地跟踪期望轨迹，以完成诸如装配、焊接、搬运等复杂任务。然而，机械臂的动力学模型具有高度非线性、强耦合以及参数不确定性等特点，同时在实际工作中还会受到外部干扰的影响，这使得实现高精度的轨迹跟踪控制面临巨大挑战。传统的控制方法，如 PID 控制，对于简单的线性系统能够取得较好的控制效果，但在处理机械臂这种复杂非线性系统时，
尽管我们在仿真环境或标准测试场中见证了机器人完成开门、叠衣、倒水等复杂任务，但一旦部署到真实家庭、工厂或街道——光照变化、物体摆放随机、地面材质不同、甚至家具品牌更新——系统性能往往断崖式下降。比如，在硬质地面上训练的行走步态，用在地毯上会导致打滑；当指令中的概念（如“把零食放茶几上”）在新场景中对应不同实体（茶几变成矮凳），缺乏高层语义抽象的系统无法正确映射，导致任务失败。这条路注定艰难，但每一
在当前具身智能（Embodied Intelligence）的发展浪潮中，“模仿学习”（Imitation Learning）无疑是主流范式——通过大量人类示范数据（如遥操作轨迹），训练机器人复现开门、抓取、装配等行为。MIT 的 “Creative Tool-Use” 项目：机器人面对新任务（如清理洒落的豆子），会自主选择附近最合适的工具（书本、杯子、纸巾），并设计使用方式。框架中，大语言模型解
本文详细解析了使用Pytorch框架完成Kaggle房价预测竞赛的全流程。从数据预处理、特征工程，到构建神经网络模型、训练调优，再到最终预测与结果提交，提供了完整的代码解释与实践指南。文章重点阐述了如何处理结构化表格数据、防止模型过拟合，并分享了提升模型性能的进阶技巧，是掌握深度学习实战应用的经典案例。
具身智能中：人机交互与协作挑战
具身智能系统集成与计算效率优化路径探析
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具身智能体在复杂环境中的责任归属
在机器人技术中，“机器人本体”与“神经网络控制系统”是构成现代智能机器人的两个核心部分，它们的关系可以形象地理解为“身体”与“大脑”的协同。
在深度学习的训练中，如果让模型在纯净、完美的数据上死记硬背，它往往会陷入“过拟合”的陷阱——它记住了每一个样本的细节，却失去了理解世界规律的能力。如果误差为零，意味着模型已经“完美”拟合了当前数据，但也意味着它停止了学习，停止了进化。我们视“噪声”为干扰，视“错误”为失败，视“波动”为不稳定的征兆。我们不必苛求每一次决策都精准无误，不必因为生活中的突发“噪声”而焦虑不已，不必因为当下的“不完美”而
神经网络作为深度学习的基础架构，其性能优化涉及从理论到工程的全链路技术。核心原理在于通过反向传播算法调整网络权重，而权重初始化、学习率调整等技巧直接影响模型收敛性。在工程实践中，Xavier初始化与自适应学习率策略能显著提升训练稳定性，结合混合精度训练可优化GPU资源利用率。正则化技术如DropBlock和Label Smoothing的改进方案，在医疗影像和细粒度分类等场景展现独特价值。模型部署
电流环则引入 Q-learning 强化学习算法，将 d、q 轴电流误差作为状态，PWM 占空比调整量作为动作，定义电流跟随误差绝对值的负数为奖励，在每次控制周期中通过 ε-greedy 策略选择动作并更新 Q 表。三关节机械臂仿真表明，当关节 2 受到 0.3 N·m 突加载荷时，关节间最大转速差由 22 r/min 降至 1.8 r/min，位置同步平均误差由 0.1 rad 降至 0.002
为保障在模型不确定性下的鲁棒性，增设了滑模修正项，该修正项以关节力矩估计误差为输入，自适应调节滑模增益，从而抑制未建模摩擦、负载变化等扰动，使得收敛过程严格在预定时间 T_c 内完成，且稳态误差小于 0.002 rad。同时，为了确保深度保持任务在光照变化或点云噪声增大时仍可稳定执行，设计了一种基于置信度加权的轨迹融合模块，将视觉生成路径与基于模型预测的路径进行融合，当点云置信度低于阈值 0.7
2026年5月15-17日，机器视觉、检测与三维成像技术国际学术会议(MVDIT2026)在南昌航空大学成功举办。会议汇聚国内外专家学者，围绕机器视觉、精密检测和三维成像等前沿技术展开深入交流。浙江大学李玺教授、中国科学院大学吕科教授团队等知名专家作特邀报告，分享多模态表征、超声图像处理、手术机器人等最新研究成果。会议通过主旨报告、互动研讨、海报展示等形式，为青年学者搭建学术交流平台，促进了校际合
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