Orbex Group Offers New Compact Wheel Drives for Advanced Mobile Robots
Orbex Group 是一家总部位于美国的滑环和电动机供应商，它推出了一系列新型紧凑型轮式驱动器 (CWD)，增加了其精密运动解决方案的供应。CWD-500 和 CWD-1000 是集成的电机、变速箱、编码器和轮式组合单元，旨在方便应用于自主移动机器人 (AMR) 和自动导引车 (AGV) 等紧凑型机器人应用。
Enhancing JEPAs with Spatial Conditioning: Robust and Efficient Representation Learning
这篇论文被 NeurIPS 2024 的自监督学习 - 理论与实践 (SSLTP) 研讨会接受。基于图像的联合嵌入预测架构 (IJEPA) 为使用蒙版图像建模框架进行表示学习提供了一种有吸引力的蒙版自动编码器 (MAE) 替代方案。IJEPA 通过在潜在空间而非输入空间中进行预测来驱动表示以捕获有用的语义信息。然而，IJEPA 依赖于精心设计的上下文和目标窗口来避免表示崩溃。IJEPA 中的编码器模块无法自适应地调节类型……
Video Friday: Robot Dog Handstand
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还会发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。Humanoids 2024：2024 年 11 月 22-24 日，法国南希欣赏今天的视频！就在我以为四足动物再也无法打动我的时候……[ Unitree Robotics ]Meta FAIR 的研究人员发布了几项新的研究成果，这些成果推动了机器人技术的发展并支持我们实现高级机器智能 (AMI) 的目标。其中包括 Meta Sparsh，这是第一个用于基于视觉的触觉感应的通用编码器，可在许多
Disney Research Offers Improved AI-Based Image Compression – But It May Hallucinate Details
迪士尼的研究部门正在提供一种新的图像压缩方法，利用开源稳定扩散 V1.2 模型以比竞争方法更低的比特率生成更逼真的图像。新方法（尽管与 JPEG 和 AV1 等传统编解码器相比，其复杂性有所增加，但仍被定义为“编解码器”）可以在任何 […] 上操作。文章迪士尼研究提供改进的基于 AI 的图像压缩——但它可能会产生幻觉细节首先出现在 Unite.AI 上。
New generative AI tools open the doors of music creation
我们最新的AI音乐技术现已在MusicFX DJ，Music AI Sandbox和YouTube短裤 宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。 新的AI系统设计成功结合靶分子的蛋白质，具有推进药物设计，疾病理解等的潜力。 使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用 该模型可以极大地提高性能，并在跨模式的长篇文化理解中取得了突破。 在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。 这是人工智能（AI）研究及其实用应用领域中令人难以置信的一年。 在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Number 5, October 2024
1) 基于自编码器编码策略的粒子群优化算法高效演化深度卷积神经网络作者：；袁公林, 王斌, 薛冰, 张梦洁页数：1190 - 12042) 基于条件生成对抗网络的双层进化多目标优化算法作者：；王伟忠, 刘海林页数：1205 - 12193) 进化聚类有理论保证吗？作者：；钱超页数：1220 - 12344) 基于词汇表选择的遗传编程用于大规模动态灵活作业车间调度作者：；徐萌, 梅懿, 张芳芳, 张梦洁页数: 1235 - 12495) 约束进化优化中基于相关性的适应度评估动态分配方案作者:; 黄涵, 徐月婷, 项逸, 郝志峰页数: 1250 - 12646) 随时间变化的稳健优化：评论作者:;
Contrastive Localized Language-Image Pre-Training
对比语言-图像预训练 (CLIP) 是一种广受赞誉的方法，用于训练视觉编码器生成图像/文本表示，以促进各种应用。最近，CLIP 已被广泛用作多模态大型语言模型 (MLLM) 的视觉主干，以连接图像输入以进行语言交互。CLIP 作为视觉语言基础模型的成功依赖于在图像级别对齐网络爬取的嘈杂文本注释。然而，这样的标准可能不足以满足需要细粒度视觉表示的下游任务，尤其是……
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Telcom Satellite Television (TSTv) Africa 2020
您可能想知道，什么是 TSTv，它有多少个频道，它与 GoTv 和 DStv 有什么区别，新 Telcom 卫星电视 (TStv) 的最新消息是什么？现在，TSTv 的完整含义是 Telcom 卫星电视。它就像 GoTv 和 Dstv 一样是一个解码器。但是，TSTv 提供了一些独特的 […]The post Telcom 卫星电视 (TSTv) Africa 2020 首次出现在 FlashLearners 上。
Gemma Scope: helping the safety community shed light on the inner workings of language models
宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。
Gemma Scope: helping the safety community shed light on the inner workings of language models
宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。
Gemma Scope: helping the safety community shed light on the inner workings of language models
宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。
Gemma Scope: helping the safety community shed light on the inner workings of language models
宣布推出一套全面、开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。
Gemma Scope: helping the safety community shed light on the inner workings of language models
宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 4, August 2024
1) 深度学习视频超分辨率综述作者：Arbind Agrahari Baniya、Tsz-Kwan Lee、Peter W. Eklund、Sunil Aryal页数：2655 - 26762) 神经动力学优化综述作者：Youshen Xia、Qingshan Liu、Jun Wang、Andrzej Cichocki页数：2677 - 26963) 用于知识图谱补全的图形结构增强预训练语言模型作者：Huashi Zhu、Dexuan Xu、Yu Huang、Zhi Jin、Weiping Ding、Jiahui Tong、Guoshuang Chong页数：2697 - 27084) 通过基
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 7, July 2024
1) 模糊机器学习：综合框架与系统综述作者：陆杰，马广志，张广全页数：3861 - 38782) 基于切换事件的区间型 2 T-S 可变方向模糊控制，适用于具有未知控制方向的时滞系统作者：水毅，董璐，张亚，孙昌银页数：3879 - 38903) 基于双规则的加权模糊插值推理模块和时间编码器-解码器贝叶斯网络用于试剂添加控制作者：高晓亮，唐朝晖，谢永芳，张虎，丁农章，桂伟华页数：3891 - 39024) 模糊非线性 MAS 在 DoS 攻击下的弹性协同优化控制作者：范莎，岳东，闫怀成， Xiangpeng Xie, Chao Deng页数：3903 - 39135) 直觉模糊偏好下考虑共识和态
April '23 product roundup | Viam
我们在 4 月份发布了大量新功能！现在，您可以在 Viam 上使用任何 TFLite 模型、配置 Ufactory Lite 6 臂、直接访问编码器等。
