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“智慧摊位”人工智能解决方案-人工智能视角下的摊位经济及其转型模式
摘要 随着新冠肺炎疫情的席卷，国内外经济呈现下行趋势，摊位经济作为国民经济的主力军之一，肩负着缓解经济压力、促进就业的重任。近年来，人工智能的迅猛发展，已走出实验室，走进人们的生活。本文旨在研究新冠肺炎疫情下人工智能与摊位经济的融合，探讨摊位经济3.0转型的新趋势。所谓人工智能，是指通过普通的计算机程序来呈现人类智能的技术，无论是机器学习、数据挖掘还是计算机视觉，都是主要涉及研究领域。由此，两个快速发展的行业相互碰撞，为疫情下居民生活的快速、便捷、有序发展贡献力量。本文从疫情背景下的摊位经济1.0出发，详细描述了人工智能各项技术在“智能摊位”方向上的应用。厂商经济已经从1.0发展到2.0，未来甚至随着AI的发展走向3.0。
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电池组和模块EOL测试摊位
在电池生产中，线路结束（EOL）测试步骤对于检测制造过程中可能发生的任何缺陷或偏差至关重要，并确保生产的任何电池都符合安全法规，并遵守性能和功能方面的优质基准。目的是，Asterisco Tech开发了Voltium，这是电池测试的模块化平台，由于其灵活且可自定义的HW和SW架构，它允许在任何条件下的测试质量和测量精度来量身定制EOL电池测试。应用挑战
弗吉尼亚理工学院的全性别和单个摊位洗手间
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体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
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