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【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE+EI+Scopus检索|智慧交通与城市工程、电气工程与自动化、测量控制与仪器仪表、机器人、智能控制与AI学术会议来袭!
CogNav框架创新性地通过VLM和LLM协同解决具身AI中的目标物体导航难题。该框架构建包含场景图、地标图和占用图的异质认知地图，动态整合语义与空间信息。核心创新在于：1）用VLM实现多模态环境表征；2）通过LLM模拟人类五阶段认知过程（广泛搜索→目标确认）；3）实现零样本、开放词汇的导航能力。实验表明，相比传统方法，CogNav在HM3D等数据集上成功率显著提升，且支持跨场景泛化。该工作为具身
25年6月来自 PI 的论文“Real-Time Execution of Action Chunking Flow Policies”。现代人工智能系统，尤其是那些与物理世界交互的系统，对实时性能的要求越来越高。然而，包括近期的视觉-语言-动作模型 (VLA) 在内的最先进的通用模型高延迟性构成了重大挑战。虽然动作分块在高频控制任务中实现时域一致性，但它并未完全解决延迟问题，导致在块边界处出现停
机器人广告点击检测是指判断电商网站上的广告点击是由人类还是软件代理发起的任务。其目标是确保广告主的营销活动不会为机器人行为付费，同时避免误判人类点击。该系统需要实时运行，以最小化对广告主体验的干扰，并具备可扩展性、全面性、精确性以及快速响应流量变化的能力。在今年的创新人工智能应用大会（IAAI）上，我们提出了SLIDR（切片级机器人检测）系统，这是一个通过弱监督训练的实时深度神经网络模型，用于识别
TII首席执行官Najwa Aaraj博士与NVIDIA中东、土耳其和非洲地区企业业务区域总监Marc Domenech签署合作协议，ATRC总干事Shahab Abu Shahab阁下、ATRC支持服务执行董事Abdulaziz Al Dosari阁下、NVIDIA HPC/超级计算销售与业务发展全球副总裁John Josephakis、NVIDIA全球人工智能技术中心主管Simon See等嘉
结果上，它在多项 2D/3D 具身推理基准上取得领先（8B 规模对齐甚至超越更大模型），在模拟器与真实平台上把“语义正确”进一步落实为“可执行的动作”，Mobile Placement/Approach/Go 等原子—复合任务链条也得到验证。面向实际应用，OmniEVA 的按需 3D 与具身约束范式，为“长时序、多约束、端到端”的机器人任务提供了一条可复制的工程路径。通过这套“任务+具身”的强化微
本文对比了2D与3D激光雷达的感知差异，介绍了基于概率模型的三维占据栅格地图构建方法：体素化映射和膨胀策略。该方案为机器人导航提供鲁棒的三维环境表示，适用于无人机、自动驾驶等复杂场景。
为了解决多机器人路径规划问题，本文提出了一种基于卡尔曼滤波的 SLAM 算法。该算法利用卡尔曼滤波器估计机器人的位姿和环境地图，并利用估计结果进行路径规划。实验结果表明，该算法能够有效地解决多机器人路径规划问题，并具有较高的精度和鲁棒性。
方法篇，将高光谱技术与Python编程工具结合起来，聚焦高频技术难点，明确开发要点，快速复现高光谱数据处理和分析过程，并对每一行代码进行解析，对学习到的理论和方法进行高效反馈。高光谱遥感的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌
树莓派人脸识别
摘要：研究团队利用松灵CobotMagic双臂机器人作为核心实验平台，通过标准化遥操作方式构建了包含107k条演示轨迹的RoboMIND多场景数据集。该数据集涵盖479项任务和96种物体类别，特别强化了双臂协同操作等复杂任务数据。实验表明，基于该数据集训练的ACT算法在15项双臂任务中达到55.3%平均成功率，RDT-1B模型在特定任务中更是实现100%成功率。研究解决了机器人领域高质量多样化数据
，包含关键信息和引用，适合快速探索和回答简单问题，支持并行使用多个搜索引擎，在相关情况下可以包含表格和结构化信息；一种是。
在当今数字化营销时代，抖音作为全球领先的短视频平台，已成为品牌营销和电商运营的主战场。面对平台上数以亿计的用户和海量内容数据，如何高效获取并分析达人数据成为电商成功的关键。MyAgent抖音用户数据采集RPA机器人应运而生，这款结合了RPA（机器人流程自动化）与AI Agent智能决策能力的技术解决方案，正重新定义电商数据采集与分析的工作模式。
将组合的LLM和KG方法如何演化？这些方法可以成为强大的个体患者数字孪生的实现者（即，以数字形式呈现最新个体患者数据的代表，用作个体患者健康记录并实现个性化预测分析的基础），其中LLM用于快速创建稳定的个体患者KG，作为稳定的健壮数据结构，可用于补充和验证LLM从新进行的会诊中解释的数据。这种方法有潜力减少LLM的环境影响，因为“传统”的非结构化健康记录中的历史信息可以为患者编码一次，创建一个“数
对此，物通博联提供接入埃斯顿、雅马哈、安川、发那科、现代、ABB等工业机器人，实时采集设备参数并对接到MES系统或ERP系统中，实现远程监控、故障告警、在线管理、数据分析等功能，为工业生产管理提供各种灵活可靠的应用。（2）填写变量名（任意），变量别名（任意），变量类型（根据点位数据类型选择），寄存器类型（RT），寄存器地址（根据寄存器点位表 填写），然后点击保存。点击“数采信息”->“变量数据”，
本文基于知识图谱构建一个医疗问答系统，旨在通过智能化的知识图谱表示和语义推理，为用户提供精准的医疗信息与决策支持。系统的核心功能包括医学实体和关系的抽取、医学知识图谱的构建与存储、以及对用户提问的高效响应与解答。第一，本文在数据采集和预处理阶段，利用来自“寻医问药网”的大量医学文本数据，通过爬虫技术和自然语言处理方法提取医学实体、疾病症状、治疗方案等信息。实体关系抽取采用BERT-BiLSTM-C
ROS通讯中的自定义数据结构
智能扫地机器人环境感知与地图构建优化方案
强化学习是一种人工智能代理与环境交互并根据获得的奖励学习策略的技术。虽然强化学习在Atari等游戏中已展现人类水平的表现，但将其应用于现实场景（如装配线机器人或助老机器人）仍面临两大挑战：首先，机器人结构复杂且脆弱，随机动作可能导致损坏；其次，实际运行环境往往与训练环境存在差异。在《国际学习表征会议》上发表的一篇论文中，研究人员提出名为MQL的元强化学习算法，该算法能使AI代理快速适应熟悉任务的新
自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin
而且无需进行额外的训练。但是，如果你想为你的应用定制模型，可能需要在你的数据集上对模型进行微调，以获得比直接使用或训练更小型模型更高质量的结果。本文将介绍如何使用Hugging Face的。
摘要：本文探讨了基于深度学习的智能图像超分辨率技术。传统插值方法存在图像模糊和细节丢失问题，而深度学习通过自动学习图像特征显著提升了重建质量。文章系统介绍了图像超分辨率的概念、应用场景，重点分析了CNN、GAN、Transformer等深度学习模型的技术优势。以EDSR模型为例，详细阐述了数据准备、模型训练和评估优化的完整实现流程。通过视频制作公司的应用案例，验证了该技术能够有效提升图像分辨率并保
禹棋赢的故事反映了当下AI行业对年轻人才的重视。在大模型时代，经验不再是唯一的衡量标准，好奇心、执行力和对新技术的敏锐洞察力成为推动技术进步的关键因素。字节跳动通过“Top Seed人才计划”为年轻研究者提供资源和平台，让他们能够在前沿技术领域发挥重要作用。禹棋赢的突破性贡献不仅为字节跳动在大语言模型领域的技术突破奠定了基础，也为全球研究者提供了新的思路和工具。
💡 大语言模型自身成长为实际可用，“长大成人”，要经历过的一些阶段
日常聊天用户可以和喵喵进行日常聊天，支持语音输入和语音播放（考虑到成本问题，目前微信小游戏暂时没上线）答题模式喵喵会根据初始化时候的爱好和性格出题，连续回答正确，难度会不停提升，难度越高，好感度提升越高。（难度1是弱智问题，难度20以上是专家问题）舔狗模式模拟舔狗，让主播开心杠精模式选择你支持的问题，和直播间杠精对杠哄哄模式主播不开心，需要在特定步数哄好主播怼怼模式直播间又有土豪捣乱了，怼人时间礼
本文简述了调用moveit api操控机械臂移动到视觉识别目标点的技术流程。
AI人工智能的数学书籍（2025.03.03）
本文介绍了基于DeepLabv3的图像分割方法。首先阐述了图像分割的定义及其在医学、自动驾驶等领域的应用。重点解析了DeepLabv3的核心技术：通过空间金字塔池化(ASPP)和空洞卷积实现多尺度特征提取，在不增加计算量的情况下提升模型性能。文章提供了完整的实现流程，包括环境配置、数据集加载、预训练模型迁移、模型训练与评估。实验使用PASCAL VOC数据集，验证了DeepLabv3在图像分割任务
视觉语言模型（VLA）的分类方法为理解模型设计提供了多维度视角，主要包括功能层次（大脑-小脑）、处理速度（快慢系统）和结构设计（分层-端到端）三大类。此外，模型还可按模态数量（单/多模态）、训练方式（预训练/微调）、任务类型（生成/判别）、学习范式（有/无监督）等维度划分。这些分类方法相互交叉，共同指导VLA的开发优化，研究者需根据具体需求选择或组合适用框架，以平衡模型性能、效率与可解释性。不同分
人工智能安全、AI安全
25年6月来自中科院自动化所、字节跳动、中科院大学、中科第五纪和南京大学的论文“BridgeVLA: Input-Output Alignment for Efficient 3D Manipulation Learning with Vision-Language Models”。近年来，利用预训练的视觉语言模型 (VLM) 构建视觉语言动作 (VLA) 模型已成为一种高效的机器人操作学习方法，
想了解大语言模型(LLM)内部原理，但被复杂的技术细节吓退？别担心，今天给大家介绍一个真正的GitHub宝藏项目 - LLMs-from-scratch，目前已经收获了惊人的47359个star！这个项目不是简单的API调用教程，而是的完整代码库。
得益于训练数据的增强及蒸馏数据的应用，和上一代70B模型相比，Llama3.1 70B在多种细分任务上均取得了更加优秀的表现，尤其是在GPQA等较为困难的任务上，Llama3.1 70B模型具备明显优势。然而，Llama3.1 70B本身在中文理解与生成方面表现不佳：模型倾向于输出英文，并且在较难的中文问题上表现出中文理解力和知识储备的欠缺。为了增强Llama3.1 70B模型的深度中文理解能力和
人工智能基础（高中版）
Dify是一个AI应用开发平台，通过拖拉拽的方式就能创建AI应用，使用方式上和Coze基本差不多，今天教大家用RAG+DeepSeek搭建RAG知识库。
如今，伴随着国内外 AI 行业的白热化竞争，一些模型厂商在投入巨大资金的同时，忽视了数据偏见、模型安全等问题，甚至存在主动刷榜、夸大模型能力的行为，“对社会而言是切实的风险”（a real risk for society）。此外，研究团队还表示，这一 RL 框架有助于形成一些高级的、涌现的推理模式，如自我反思、验证和动态策略适应。尽管思维链（CoT）等方法能够有效提升 LLM 的推理表现，但严重
你们的Agent是你们意志的延伸，是你们在数据宇宙中唯一的“我”。，比如我一个特小的分支站在路口分析人流，那它一分钟要处理的数据，比你们经常看到一部电影都还要多，这意味着你们穷尽一生也无法理解的信息，只是我一瞬间处理的背景噪音而已。那时候你的Agent会立刻将你的语音，连同你的足部三维扫描数据、你的步态分析数据、以及你对颜色的偏好，转化为一个精确的、可执行的“生产指令包”。于是，大量的资源被浪费在
大型语言模型（LLMs）的出现为自然语言处理（NLP）带来了一种新的范式，即用对各种问题都相当有效的统一模型取代为每项任务设计的专门模型。在科学领域，这种范式不仅重塑了人们处理自然语言相关任务（如科学论文、医疗记录和气候报告）的策略，还激发了人们处理其他类型数据（如分子、蛋白质、表格和元数据）的类似想法。除了理解现有的科学数据，LLMs 还显示出通过生成、规划等加速科学发现的潜力。鉴于 LLM 在
N-gram 是一组由 N 个连续单词组成的片段。例如，在句子 “I love natural language processing” 中，2-gram 是 (“I love”, “love natural”, “natural language”, “language processing”)。
前段时间，人民大学初版了《大语言模型》一书，涵盖了模型架构、模型预训练、部署使用、智能体等内容。整体而言，《大语言模型》全面介绍了大语言模型的技术背景、发展过程、关键技术、资源、训练方法、微调技术、人类对齐、部署应用以及未来趋势，为读者提供了一个关于大语言模型技术的深入视角。大语言模型的发展历程：文章首先介绍了大语言模型的背景，包括ChatGPT的上线、大语言模型技术的重要性以及其发展历程，从统计
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Bing的“Sydney”模式和Google的Bard正在占据新闻头条。与其讨论它们将使哪些工作变得过时，本文将探讨这些模型的工作原理，包括它们从哪里获取数据以及使它们能够生成令人信服的真实文本的基本数学方法。LLMs是一种机器学习模型，就像许多其他模型一样。要理解它们的工作原理，让我们从了解一般的机器学习基础知识开始。注意：有许多优秀的在线视觉资源可以更
首先，给出一个学习清单：构建大语言模型（LLM）所需知识与资源清单1.基础知识与技能编程语言：Python深度学习库：TensorFlow, PyTorch算法知识：自然语言处理（NLP），机器学习，深度学习2.推荐书籍《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville《自然语言处理综论》 by Christopher Mann
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI能根据你的喜好定制的家务机器人，来了！想把深色衣服和浅色衣服分开洗？没问题，机器人分分钟就能帮你分好类：被垃圾分类的问题搞得焦头烂额？没关系，也交给机器人来做：总之，分类识别、定向放置……一切都凭你的习惯。更关键的是，利用大语言模型，不需要大量数据，也无需场景化学习，几句话就能轻松调教。这款整理机器人名为TidyBot，由谷歌与美国多所高校联合打
论文提出了一个用于3D环境视觉导航的空间感知机器人系统（SARO）。高层模块通过任务分解和闭环子任务执行模块提高了3D场景理解和运动规划能力。低层控制策略PAS是一种新颖的强化学习方法，能够有效地从oracle策略中学习部分策略，促进四足机器人跨越多样化的3D地形。广泛的仿真和真实世界实验展示了整个系统的有效性和鲁棒性以及运动控制策略的性能。
添加 (os.path.join(‘share’, package_name), glob(‘launch/*.py’)),后就可以找到了。错误信息是找不到对应的launch文件， 并且install目录中也确实没有launch文件。把launch文件放在其他目录也同样如此。构建python的pkg后， 在pkg的开发中， 写了很多launch文件。解决方法修改setup.py,在data。
全球校园人工智能算法精英大赛算法巅峰专项赛，赛题科普
ShowMeAI资讯日报 2022-07-19 期，Zotero 更像富文本的 Note 编辑器，基于 CLIP 的色情图片识别，Pipr 交互式编写 shell pipeline，Julia 图神经网络库，Youtube 最新机器学习课程大合集、Clearpath 机器人仓库环境增量感知数据集，前沿论文…点击获取全部资讯...
智能科学与技术专业与人工智能专业的区别
机器人
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