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即时数字高度读数而无需按下一个按钮
模型Sonaris高度杆类型的声纳技术具有三角剖分程序（真正无触摸的数字精度）测量范围1至9 ft/30至275厘米高度单位/英寸/英寸，英寸，英寸，厘米和毫米的精度ft/In in and In：0.2毕业时； CM：0.5 cm毕业； MM：5毫米毕业表演0.75英寸（19毫米）高，七个段LCD带有蓝色背光按钮电源和单元按钮类型机械开关类型电源要求6“ AA”细胞碱，NI-CAD或NIMH电池（不包括）国内模型：100至240V AC 50/60HZ 12V DC DC 1A ACS ACS ACSA列表： 6800-1045（不包括）国际型号：100至240V AC 12V DC 1A多针输入输入AC功率适配器：检测零件号6800-1047（不包括）总体尺寸5.9在D x 3.5中，在H / 149 mm W x 89 mm w x 89 mm d x 1,203 mm h / d x x x 47.4 In in d x 47.4中在D / 1,270毫米L X 457毫米W x 203毫米D运输重8磅 / 3.6千克UPC代码809161204506美国原产国< / div
deer-vla：多模式的大型语言模型的动态推断，以实现机器人的执行
多模式大语模型（MLLM）具有复杂的语言和视觉数据表现出了显着的理解和推理能力。这些进步刺激了建立通才的机器人MLLM熟练理解复杂人类指示并完成各种体现任务的愿景。然而，由于机器人平台上可用的计算和内存能力通常有限，为现实世界机器人开发MLLM是具有挑战性的。相比之下，MLLM的推断涉及存储数十亿个Pa-Rameters并执行巨大的计算，并施加了巨大的硬件需求。在我们的论文中，我们试图通过利用有趣的观察来应对这一挑战：相对容易的情况构成了控制机器人以完成各种任务的大部分程序，并且通常需要更小的模型才能获得正确的机器人动作。以这种观察的启发，我们提出了一个d ynally e xit框架，用于r obotot v ision-l an an an an an an an an an an an an a an an an a an an a an a an an a ction模型（deer-vla或Simpple Deer），该模型会根据每个情况自动调整激活的MLLM的大小。该方法利用了MLLM中的多exit档案，该方法一旦在特定情况下激活了模型的适当大小，该模型就可以终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，我们开发了建立鹿的早期终止标准的新型算法，以预定义的要求（例如，计算成本）（即，功耗）以及峰值计算消耗（即，延迟）和GPU内存使用量。这些增强功能确保鹿在不同的资源限制下有效运行，同时保持竞争性能。此外，我们设计了一种量身定制的培训方法，用于在此类多EXIT体系结构之上集成时间信息，以合理地进行预先操作。在加尔文机器人操纵基准上，鹿表明，LLM的计算成本显着降低了5.2-6.5倍，而LLM的GPU记忆则在2-6倍中，而不会损害性能。代码和检查点可在https://github.com/yueyang130/deer-vla上找到。