Does GPT-4 Pass the Turing Test?
1950 年，英国科学家艾伦图灵提出了一项测试来确定机器是否能够思考。到目前为止，还没有人工智能成功通过。ChatGPT 会是第一个吗？
Elevating Dining Experience With the Ridgeback Waiter Bot
移动操纵器是既可以在其环境中移动也可以与物体交互的机器人系统。它们越来越多地被应用于制造业、物流业、医疗保健业和服务业等各个领域。多伦多大学和慕尼黑工业大学的学习系统与机器人实验室的使命是增强 […]The post Elevating Dining Experience With the Ridgeback Waiter Bot appeared first on Clearpath Robotics.
Catapulting Spiders- Halloween STEM Challenge
棒棒糖弹射器是一项很棒的动手科学活动，一年四季都可以轻松使用。您可能去年见过我的雪人弹射器。我还有金色飞贼弹射器、口袋妖怪弹射器和弹射星球！如何制作弹射蜘蛛您需要 宽冰棒棍/棒棒糖棍 松紧带 塑料蜘蛛 双面...阅读更多帖子弹射蜘蛛 - 万圣节 STEM 挑战首先出现在儿童科学实验中。
5 Amazing Ways Sensors Level up Next-Generation Robotics
机器人传感器是下一代机器人的关键组件。近距离和运动传感器可以帮助提高安全性，而 LiDAR 可以优化机器人导航。此外，添加 AI 和 IoT 可以进一步优化机器人流程。这些优势有助于使机器人更安全、更高效。
A Crowded House for the Widow of Reading
“机械师说‘嗯’的时候可不是什么好事，”机械师说道。应对意外情况那天早上，当我试图启动 Warrior Eight One Six 时，发动机舱里传来一阵奇怪的吱吱声。“嘣，嘣，嘣！”从飞机外面的有利位置看不到任何异常，我示意 Scott 关掉发动机，他把混合气拉到怠速。“嘣，嘣，嘣，”飞机发出声音，螺旋桨停了下来。在检查了启动器上 Bendix 驱动器是否无法正常缩回后，我耸了耸肩。我以前从未听到过这样的声音。虽然我们不知道那是什么，但我们知道那不正常，于是去找 Ray。Scott 为 Ray 再次启动了飞机。“嘣，嘣，嘣！”飞机又发出了声音。Ray 揉了揉下巴。 “嗯……”然后他示意斯科特
Turbomachinery Design Strategies & Tips: How to Choose Between an Axial or Radial Configuration
从为我们的手机充电的电力到推动飞机飞过天空的喷气发动机，涡轮机以各种形式和配置为我们的现代世界提供动力。 这些强大的机器是我们能源基础设施的无名英雄，从机车和发电厂到工业机械和火箭发动机，应有尽有。 阅读更多...文章涡轮机械设计策略和技巧：如何在轴向或径向配置之间进行选择首次出现在 Turbomachinery 博客上。
Types of Robot Grippers: What You Need to Know
机器人夹持器的类型：您需要了解的内容 机器人夹持器是机器人系统的重要组成部分，使机器人能够与物体交互并在制造和自动化环境中执行各种任务。这些夹持器有不同的类型，每种类型都旨在满足特定的应用和物体操作要求。我们将探讨关键的品种 […] 文章“机器人夹持器的类型：您需要了解的内容”首先出现在机器人自动化系统上。
Fort Liberty says goodbye to its oldest flight simulator, the glass cockpit
北卡罗来纳州自由堡 - 陆军飞行模拟器是功能强大的计算机程序，允许飞行员在安全可控的情况下重现真实世界的飞行事件......
What is the Adam Optimizer and How is It Used in Machine Learning
为什么重要：什么是 Adam 优化器？ Adam（自适应矩估计）优化器是机器学习中一种流行的优化算法。
What is an AI Story Generator? How Does it Work?
为什么重要：什么是人工智能故事生成器？人工智能故事生成器是一种很好的方式，可以发挥创造力，在更短的时间内制作更多内容。
Introduction to Autoencoders and Common Issues and Challenges
为什么重要：自动编码器是一种人工神经深度网络，它使用无监督机器学习来有效地编码和压缩数据。
Averaged One-Dependence (AODE) Algorithm and its Use in Machine Learning
为什么重要：平均一依赖估计器是朴素贝叶斯分类器的扩展，它放宽了“朴素性”并允许复杂的特征关系。在本文中，我们探讨了算法的概念、背后的数学以及 Python 中的自定义实现。
Top Online AI Art Generators and Other Art Resources
为什么重要：AI 生成的艺术真的是艺术吗？无论 AI 艺术生成器是否创造艺术，艺术的基本定义仍然适用。
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training
深度模型需要大量的训练样本，但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向，而未标记数据通常更容易获得。例如，可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据，而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中，使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如 Chen 等人，2020 年，Sohn 等人，2020 年）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中，我们将分析自我训练，这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中，我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法，这种算法对于
Types of Grippers Used in Manufacturing
简单来说，夹持器是一种使机器人能够拾取和握住物体的设备。当与协作（或“cobot”）工业机器人手臂结合使用时，夹持器可使制造商实现关键流程的自动化，例如检查、装配、拾取和放置以及机器操作。
