XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System走路
人工智能在儿科中的应用：一起学走路
在这个技术飞速发展的时代，人工智能 (AI) 已成为一股变革力量，甚至与基因编辑和机器人技术一起被称为第四次工业革命。虽然它无疑已成为我们日常生活中越来越重要的一部分，但必须认识到，它不是一种额外的工具，而是一个带来各种挑战的复杂概念。人工智能具有相当大的潜力，在医疗保健和临床研究中都占有一席之地。在广阔的儿科领域，它是一项特别有前途的进步。作为儿科医生，我们确实目睹了基于人工智能的应用程序与我们日常临床实践和研究工作的有效整合。这些工具被用于从简单到更复杂的任务，例如诊断临床挑战性疾病、预测疾病结果、制定治疗计划、教育患者和医疗保健专业人员以及生成准确的医疗记录或科学论文。总之，人工智能在儿科的多方面应用将提高效率并改善医疗保健和研究的质量。然而，这一进步也伴随着一定的风险和威胁，包括可能导致健康差异和不准确性的偏见。因此，认识和解决技术、伦理和法律挑战以及探索临床和研究领域的好处至关重要。
学习走路：通过...
摘要 - 在性能和能量限制下的腿部机器人运动的在线学习仍然是一个挑战。的方法，例如随机梯度，深度增强学习（RL），已经针对双子，四倍和六脚架进行了探索。这些技术在计算密集程度上，因此很难在边缘计算平台上实施。这些方法在能源消耗和吞吐量方面也是不足的，因为它们依赖复杂的传感器和数据预处理。另一方面，神经形态范围（例如尖峰神经网络（SNN））在边缘智能上的低功率计算中变得越来越有利。snn表现出具有突触的仿生峰值时间依赖性可塑性（STDP）的强化学习机制的能力。但是，尚未探索训练腿部机器人以中央模式发生器（CPG）在SNN框架中生成的同步步态模式行走。这种方法可以将SNN的效率与基于CPG的系统的同步运动相结合 - 提供了移动机器人技术中端到端学习的突破性绩效。在本文中，我们提出了一种基于增强的随机学习技术，用于培训刺激CPG的六型固醇机器人，该机器人学会了在没有先验知识的情况下使用生物风格的三脚架步态行走。整个系统是在具有集成传感器的轻质Raspberry Pi平台上实现的。我们的方法在有限的边缘计算资源中为在线学习打开了新的机会。