人类编码员在编程竞赛中击败了AI，展示了人类创造力比实时机器效率的优势。流行的糖替代品与脑细胞损伤和中风风险有关。首次出现在科学询问者上。
Industrial Encoder Corp. Introduces IH965IOL—Incremental Hollow Shaft Encoder with IO-Link Interface
下一代IO-Link空心轴编码器提供远程诊断，灵活的集成以及最高5000 PPR的分辨率 - 机器人技术，自动化和工业机械的理想。
New motors, gearhead and encoders with Ø 16 mm for the FAULHABER product range
这种组合可实现最佳效率，最大动态和绝对精确度，非常适合高科技行业以及在工业自动化，机器人技术和医疗技术中具有挑战性的应用。
Ex-NSA cyber-boss: AI will soon be a great exploit coder
rsac目前，这是Defifersformer NSA网络上任Rob Joyce的潜在虫子和朋友，认为当今的人工智能危险地成为了成为顶级脆弱性开发人员的危险。
Why hardware-independence matters in machine vision software
独立于硬件的机器视觉软件为用户提供了完全自由的硬件，从而使他们从更大的灵活性和可扩展性中受益。因此，公司可以显着提高其流程效率并节省成本。
启动了5000万美元的Chang Robotics基金，新的美国运营中心以及医疗保健，运输和可持续性的变革性进步
Global Encoder Systems Launches Its New Draw Wire Encoder System
全球编码器系统很荣幸地引入其新的DWS60：Draw Wire Engoder System，这是一种创新的解决方案，旨在为各种工业应用提供可靠的线性运动反馈。
Global Encoder Systems Launches Its New Redundant Incremental Hollow Shaft Encoder
全球编码器系统很荣幸地引入其新的RH965，这是一种冗余/双重递增的空心轴编码器，设计为最大的可靠性，性能和安全性，用于系统正常运行时间和精度至关重要的行业。
Global Encoder Systems Announces the Launch of its New Line of IO-Link Encoders
全球编码器系统很荣幸地介绍其新的IO链接编码系列。这些智能编码器经过精心设计，以满足工业自动化和应用技术的不断发展的需求，包括包装机，电梯，缆车，机床，机床，材料处理系统，机器人技术，自动化生产线等。它们提供了增强的灵活性，提高效率和下一代连接性。
Kollmorgen伺服电动机现在可以使用我们的第四代SFD-M智能反馈设备。与Kollmorgen早期的SFD型号相比，该编码器提供的定位精度不超过四倍，并使用能量收获技术来跟踪绝对的多转弯定位，即使系统被关闭，该编码器也无需提供额外的费用。
THOMSON ADDS ENCODER OPTION TO STEPPER MOTOR LINEAR ACTUATOR ONLINE SELECTION TOOL
新选项简化了工程师和机器制造商的设计和采购流程，使他们更容易权衡将位置数据纳入设计的选择。
Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders
*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器，但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标（例如对比损失）预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时，继语言领域取得成功之后，自回归图像模型已被证明……
Novotechnik - 44-Turn Magnetic Encoders
MC1- 28000 系列提供推入式联轴器或标记轴。冲击和振动耐受性分别为 50 g 和 20 g。外壳芯直径为 30 毫米。
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
Autoencoders: An Ultimate Guide for Data Scientists
架构、Python 实现和未来展望的初学者指南继续阅读 Towards Data Science »
EAGLE: Exploring the Design Space for Multimodal Large Language Models with a Mixture of Encoders
准确解释复杂视觉信息的能力是多模态大型语言模型 (MLLM) 的关键重点。最近的研究表明，增强的视觉感知可显著减少幻觉并提高分辨率敏感任务（例如光学字符识别和文档分析）的性能。最近的几个 MLLM 通过利用视觉编码器的混合来实现这一点。尽管 […]EAGLE：探索使用混合编码器的多模态大型语言模型的设计空间首先出现在 Unite.AI 上。
