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【专题】2023中国公共服务机器人产业链研究报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处:拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......

【专题】2023路特斯机器人智能驾驶信息安全实践白皮书报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处:拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......
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【专题】主题策略研究之人形机器人-产业进程提速-看好上游核心零部件投报告PDF合集分享(附原数据表)

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【专题】中国仿生机器人产业全景报告PDF合集分享(附原数据表)

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【专题】2023医疗机器人产业发展报告PDF合集分享(附原数据表)

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【专题】2023中国工业机器人应用与趋势研究报告PDF合集分享(附原数据表)

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【专题】中国服务机器人产业研究报告PDF合集分享(附原数据表)

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【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处:拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......
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机器视觉在生产线上的应用:提高生产效率和产品质量

机器视觉在生产线上的应用可以提高生产效率和产品质量。 首先,机器视觉可以用于零件的识别和分类。通过图像识别技术,机器可以自动识别零件的特征,确保在生产过程中使用正确的零件,避免错误和浪费。这不仅可以提高生产效率,还可以减少废品率,提高产品质量。 其次,机器视觉可以用于生产线上的产品质量检测。通过图像 ......

5. Sklearn岭回归

1. 线性回归 \[w = (X^TX)^{-1}X^TY \]对于矩阵X,若某些列线性相关性较大(即训练样本中某些属性线性相关 ),就会导致\(X^TX\)的值接近0,在计算\((X^TX)^{-1}\)时就会出现不稳定性。 结论:传统的基于最小二乘的线性回归法缺乏稳定性 2.岭回归 通常情况下会 ......
Sklearn

[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络

RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法(随时间反向传播) \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
神经网络 神经 机器 笔记 网络

[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络

CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式(机器学习) \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中,\(O\) 为输出矩阵,\(I\) 为输入矩阵,\(w\) 为卷积核,\(kh ......
卷积 神经网络 神经 机器 笔记

4.Sklearn多项式回归

1.多项式回归介绍 在一元回归分析中,如果依变量y与自变量X的关系为非线性的,但是又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归 多项式回归的最大优点就是可以通过增加X的高次项对实测点进行逼近,直至满意为止。 事实上,多项式回归可以处理相当一类非线性问题,它在回归分析中占有重要的地位,因为任 ......
多项式 Sklearn

配置局域网下其他机器通过SSH连接到本机的WSL

本机要打火影,所以不能开WSL,但是又想用本机写代码,所以想着在局域网下的另一台机器上开了一个WSL2,通过本机去SSH到另一台机器上写代码。以下方案适用于WSL2。 重装ssh 首先要在那台运行着WSL的机器上重装一下ssh服务: sudo apt remove openssh-server su ......
局域 机器 SSH WSL

机器学习——填充和步幅

填充 步幅 ......
步幅 机器

机器学习——图像卷积

特征映射和感受野 因此,当需要检测输入特征中更广区域时,我们可以构建一个更深的卷积网络 。 利用卷积网络进行目标边缘检测 ......
卷积 图像 机器

机器视觉在农业、医疗等领域的应用与拓展

机器视觉在农业、医疗等领域有着广泛的应用和拓展,以下是具体的介绍: 在农业领域,机器视觉技术可以用于农作物生长状态监测、品质检测、产量预测等方面。通过对农作物的生长状态进行实时监测,可以及时发现病虫害、营养不足等问题,采取相应的补救措施,提高农作物的质量和产量。同时,机器视觉技术还可以用于农产品质量 ......
视觉 机器 领域 医疗 农业

机器学习——卷积神经网络

对于表格数据(其中行对应样本,列对应特征),我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下: 当特征数非常高维时,全连接网络的参数会变得极大,导致计算成本大 ......
卷积 神经网络 神经 机器 网络

3.Sklearn-一元线性回归

1. 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model 2. 加载训练数据 # 建立datasets_X和datasets_Y用来存储数据中的房屋尺寸和房屋成交价格。 dat ......
线性 Sklearn

2.Sklearn库标准数据集及基本功能

1. sklearn数据集 波士顿房价数据集 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。 使用sklearn.datasets.lo ......
Sklearn 功能 标准 数据

使用LIME解释各种机器学习模型代码示例

机器学习模型变得越来越复杂和准确,但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测,对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中,我们将介绍LIME,并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic ......
示例 模型 机器 代码 LIME

机器学习——GPU

张量与GPU 不同GPU之间操作 神经网络与GPU 总结 我们可以指定用于存储和计算的设备,例如CPU或GPU。默认情况下,数据在主内存中创建,然后使用CPU进行计算。 深度学习框架要求计算的所有输入数据都在同一设备上,无论是CPU还是GPU。 不经意地移动数据可能会显著降低性能。一个典型的错误如下 ......
机器 GPU

机器学习——模型保存和加载

以PyTorch为例 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.hidden = nn.Linear(20, 256) self.output = nn.Linear(256, 10) def forward( ......
模型 机器

机器学习——自定义层

深度学习成功背后的一个因素是神经网络的灵活性: 我们可以用创造性的方式组合不同的层,从而设计出适用于各种任务的架构。 例如,研究人员发明了专门用于处理图像、文本、序列数据和执行动态规划的层。 有时我们会遇到或要自己发明一个现在在深度学习框架中还不存在的层。 在这些情况下,必须构建自定义层。本节将展示 ......
机器

【专题】2023中国工业机器人应用与趋势研究报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34132 自18世纪中期工业革命以来,人类进入工业社会。在历次工业革命中,人类通过发明创造和管理革新,改进生产方式、降低成本、提高效率,随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化,人际关系和社会结构也得以重塑。如今,数字化技术的发展为工业注 ......

【专题】2023年中国仿生机器人产业全景报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处:拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......
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机器学习从入门到放弃:硬train一发手写数字识别

一、前言 前面我们了解了关于机器学习使用到的数学基础和内部原理,这一次就来动手使用 pytorch 来实现一个简单的神经网络工程,用来识别手写数字的项目。自己动手后会发现,框架里已经帮你实现了大部分的数学底层逻辑,例如数据集的预处理,梯度下降等等,所以只要你有足够棒的idea,你大部分都能相对轻松去 ......
机器 数字 train

[机器学习] 5. 一致收敛性 Uniform Convergency

回顾不可知 PAC 的定义 定义 一个假设类 \(\mathcal H\) 是不可知 PAC 可学习的,如果存在函数 \(m_{\mathcal H} : (0, 1)^2 \to \mathbb N\) 和一个学习算法满足,对任意 \(\epsilon, \delta \in (0, 1)\)、\ ......
Convergency 机器 Uniform

机器学习中的优化方法——两种梯度下降法的Python实验报告

1 背景 考虑正则逻辑回归的反对函数(Consider the objection function of regularized logistic regression): \[\begin{gather*} \mathop{min}\limits_{x\in\mathbb{R}^d}f(x)=\ ......
梯度 机器 方法 报告 Python

影响机器视觉精度的关键因素

1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征(例如分辨率低于0.001mm)时,可以使用长波长的颜色,例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态,请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......
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