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KODA发布具备实用性和情感交互功能的机器狗
大学仕 2020-10-23 11:57 234浏览
  近日,创新型机器人公司KODA公司发布了他们的首条机器狗KODA。以雅虎、晨星、business insider 、ask.com为代表的百余家美国科技媒体对此发表了集中报道。   2020年10月12日,一条未来概念的社交型机器狗——KODA,在美国加利福尼亚州山景城问世。与市场上的工业机器狗产品不同,KODA同时具备实用性和情感交互的功能。“KODA是设计与科学的结合。”KODA首席执行官艾玛•罗素(Emma Russell)表示:“KODA既是智慧家庭的重要部分,又是家庭宠物,还是一件艺术品。”  为了工作便携和机器人架构设计,传统工业机器狗往往没有物理结构的“狗头”,而作为社交机器人,KODA有一个物理结构的头部. 在KODA头部及身体上,装备了多源融合传感器,使其具备视觉、听觉、触觉、嗅觉的功能,能够融入人类生命情感,感知人类的喜怒哀乐情绪,实现情感交互与情绪回馈。以生命体的形式与人类共生互存,打开AI机器人与人类无障碍交流、信任的共生文明。  KODA机器狗基于区块链的去中心化AI基础架构,使其可以满足多种目的。从家庭陪伴到导盲犬,从时刻警惕的警犬到可解决某些最复杂问题的超级计算机,KODA的学习能力使其在发展和应用方面都具有先进性和未来感。  KODA不是你之前看到的那种在公园里散步的机器狗,也不是在一些小视频中看到的做后空翻的机器狗。Koda是未来硬件的重要体现,通过使用中心化与去中心化引擎相结合的混合AI模型,每只KODA狗的大脑不仅能够处理他们一天中遇到的问题和挑战(例如爬楼梯或在砾石上行走),还将协同处理网络中每条机器狗所遇到的挑战。 每条KODA均连接到安全的区块链网络,从而实现业界的去中心化AI思维。 该网络用于共享数据,处理最佳解决方案和学习技能,并且会忽略掉剩余的不必要的数据。   最早拥有KODA的狗主人将站在科技变革的临界点,并拥有一个千载难逢的机会,见证KODA通过去去中心化AI算力网络进化成长的过程。这意味着KODA开创了AI新视野,成为真正的家庭陪伴型机器人,并让朋友和家人瞩目。  KODA不是中心化AI机器人,它可以学习的知识远远超出了地理限制。它是未来概念的机器狗。 在凤凰城,KODA狗可以利用生活在寒冷条件下(例如安克雷奇,缅因州或多伦多)的群组成员的知识,即使从未涉足结冰路段,在凤凰城的KODA也能学会如何在冰面行走不滑倒。KODA狗通过不断发展的超级计算网络进行持续性的学习,因此无论地点或挑战如何,KODA狗最终都能够克服和应对。  这种学习能力也对KODA的情商具有影响力。 通过去中心化网络和多源机载传感器,机器人将学习主人何时感到悲伤,沮丧,快乐或激动,并做出符合人类习惯的适当反应。可以预见,从适应不同环境,不同场景,到学习人类不同情感,表达习惯。KODA能实现情绪通感,久处懂人心;性格模拟,长伴通人性,千狗千面,成长为满足人类个性化需求的机器狗。  KODA重视创造力,同理心和勇气。在AI和区块链领域的先进研究是KODA产品背后的推动力。KODA宗旨是通过对人类生活条件的感知的并始终以优化KODA机器人交互为己任,提高人们的生活质量,从而将人类的思想与未来科技相结合。  据悉, KODA核心技术由新一代智能机器人大规模智造平台——德鲁动力提供支撑,其前身为2013年成立的成都陌云科技X实验室,主营人工智能高级感知交互平台开发、机器人智能制造等业务。德鲁动力中国研发中心设立在成都,美国研发中心设立在硅谷,日本研发中心设立在东京。德鲁动力作为AI文明探索者,将以帮助实现机器人和人类无障碍的交流、信任和生活为使命。(文章来源于机器人在线网)
机器提供算法进行肺部检测 帮助医生预测心衰
大学仕 2020-10-14 11:44 159浏览
  医生通常可以获得一些即将发生的心力衰竭的预警,其中一种方法是通过检测肺部多余的液体,麻省理工学院的研究人员开发了一种新的机器学习工具,可以为他们提供帮助。该算法能够以很高的准确度检测出这种情况的严重病例,背后的研究人员希望它也能被改造成协助管理其他病症。  这项研究是在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)进行的,并与其他大量有前途的机器学习和人工智能工具相配合,这些工具正在重塑医疗诊断。通过现代计算的力量,这些算法能够查看医疗成像数据,发现临床医生无法看到的人类状况的微妙但关键的变化,从而开启一些令人兴奋的可能性。  这可能意味着通过CT扫描发现遗漏的癌症诊断,或者在医生看到阿尔茨海默氏症的迹象之前数年就能检测出来。研究过程中还使用人工智能分析心电图结果如何帮助医生通过识别左心室功能障碍来确定最容易发生心力衰竭的患者,这项新的研究也遵循了类似的路径,尽管关注的是不同的机制。  医生使用肺部的X射线图像来评估有心力衰竭风险的患者体内的液体积聚情况,病情的严重程度,即所谓的 "肺水肿",然后决定治疗的过程。麻烦的是,这些评估往往基于如此微妙的特征,以至于可能导致不一致的诊断和治疗方案。  为了将机器学习引入其中,该团队在30多万张X射线图像及其对应的放射科医生撰写的报告上训练其算法。这涉及开发某些语言规则,以确保数据在众多样本中得到一致的分析。  "我们的模型可以将图像和文本都变成紧凑的数字抽象,从中可以得出解释,"论文的共同领导作者Geeticka Chauhan说。"我们对它进行了训练,以最小化X射线图像和放射科报告文本之间的表述差异,利用报告来改善图像解释。"(文章来源于机器人在限网)
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