• 焊接機器人工藝參數(shù)有哪些?如何解決焊接機器人焊接缺陷?

    本文中，小編將對焊接機器人予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對焊接機器人的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

  • 什么是深度學習

    深度學習是近10年機器學習領域發(fā)展最快的一個分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎。深度學習模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience)，1958年研究認知的心理學家Frank發(fā)明了感知機，當時掀起一股熱潮。后來Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機的缺陷：不能處理異或回路等非線性問題，以及當時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進入停滯期。

  • 可解釋性的標準是什么？

    有一些特定的標準可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機器學習，制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個很好的指南。

  • 為什么需要可解釋性機器學習？

    在工業(yè)界中，數(shù)據(jù)科學或機器學習的主要焦點是更偏“應用”地解決復雜的現(xiàn)實世界至關重要的問題，而不是理論上有效地應用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機器學習模型本身由算法組成，該算法試圖從數(shù)據(jù)中學習潛在模式和關系，而無需硬編碼固定規(guī)則。因此，解釋模型如何對業(yè)務起作用總是會帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領域的行業(yè)，特別是在保險或銀行等金融領域，數(shù)據(jù)科學家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機器學習模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對于企業(yè)解釋模型所采取的每個決策非常重要。

  • 焊接機器人有哪些優(yōu)點?如何調整自動焊接機器人的焊接參數(shù)

    今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)砗附訖C器人的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。

  • 微電網(wǎng)是智能電網(wǎng)的重要組成!智能電網(wǎng)將對傳統(tǒng)繼電保護產(chǎn)生影響

    智能電網(wǎng)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。

  • 什么是智能電網(wǎng)?智能電網(wǎng)與電力行業(yè)有什么關系?

    在這篇文章中，小編將對智能電網(wǎng)的相關內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對智能電網(wǎng)的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

  • 智能電網(wǎng)關注哪些技術?物聯(lián)網(wǎng)傳感器組建智能電網(wǎng)!

    一直以來，智能電網(wǎng)都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)碇悄茈娋W(wǎng)的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

  • 無人工廠前景廣闊，工業(yè)機器人引領產(chǎn)業(yè)轉型升級

    我國工業(yè)機器人裝機規(guī)模巨大，據(jù)不完全統(tǒng)計，我國工業(yè)機器人存量超100萬套，占全球工業(yè)機器人裝機總量約三分之一，是當之無愧的工業(yè)機器人應用大國。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉型升級的迫切需求相比，我國工業(yè)機器人密度不大、檔次不高。根據(jù)國際機器人聯(lián)盟公布的數(shù)據(jù)，2020年中國制造業(yè)機器人密度達每萬人246臺，世界排名第9位，基本追平美國，但只相當于韓國的26%、日本的63%、德國的66%。我國制造業(yè)機器人密度雖然和很多發(fā)達國家持平，但與制造業(yè)比重高、競爭力強的德日韓等國相比還存在明顯差距，這直接制約制造業(yè)向高端領域和環(huán)節(jié)邁進。同時，國內(nèi)技術含量、智能化水平較低的工業(yè)機器人比重高，智能網(wǎng)聯(lián)機器人、多軸機器人、人機協(xié)作機器人等高技術含量和滿足智能制造要求的機器人比重還比較低。

  • “楊康”了，工業(yè)機器人的路更好走了？

    智能技術的加持，促進了傳統(tǒng)機器人行業(yè)進入快速轉型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經(jīng)濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業(yè)在2022年仍然表現(xiàn)出較為強勢的增長力，市場規(guī)模破1000億，融資金額破300億，其中工業(yè)機器人市場規(guī)模達800億，融資金額接近200億。同時，疫情的反復爆發(fā)催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產(chǎn)力及勞動力的旺盛需求，使得整個工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)健康走勢。

  • 北京地鐵16號線用上了智能清潔機器人

    京港地鐵消息，地鐵16號線南段各站正在有序籌備中，開通在即。據(jù)了解，地鐵16號線南段開通后，從京北北安河站至京南榆樹莊站僅需78分鐘即可到達，其中豐臺站可與火車站豐臺站和10號線實現(xiàn)換乘，極大便利市民出行。伴隨著新站的開通，智能清潔機器人、AR眼鏡等科技設備也紛紛亮相，助力地鐵站實現(xiàn)智慧管理。

  • “一用一潔”，廈門保潔機器人上崗啦

    廈門首座“自動保潔生態(tài)公廁”在環(huán)東海域濱海旅游浪漫線二期(翔安段)閩石園投用。該公廁不僅有著“高顏值”，還有不少技術創(chuàng)新之處。據(jù)了解，這座生態(tài)公廁率先使用了“保潔機器人”，紫外線殺菌消毒契合當下疫情防控要求，可做到“一用一潔”，解決幾乎所有垃圾、便污的自動化收集和清洗，實現(xiàn)24小時無人化自動清潔。

  • 什么是可解釋性機器學習

    可解釋性是指人類能夠理解決策原因的程度。機器學習模型的可解釋性越高，人們就越容易理解為什么做出某些決定或預測。模型可解釋性指對模型內(nèi)部機制的理解以及對模型結果的理解。其重要性體現(xiàn)在：建模階段，輔助開發(fā)人員理解模型，進行模型的對比選擇，必要時優(yōu)化調整模型;在投入運行階段，向業(yè)務方解釋模型的內(nèi)部機制，對模型結果進行解釋。比如基金推薦模型，需要解釋：為何為這個用戶推薦某支基金。

  • 自動機器學習(AutoML)幾個重要方向匯總

    學習器模型中一般有兩類參數(shù)，一類是可以從數(shù)據(jù)中學習估計得到，還有一類參數(shù)時無法從數(shù)據(jù)中估計，只能靠人的經(jīng)驗進行設計指定，后者成為超參數(shù)。比如，支持向量機里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動機器學習

    自動機器學習(AutoML)旨在通過讓一些通用步驟(如數(shù)據(jù)預處理、模型選擇和調整超參數(shù))自動化，來簡化機器學習中生成模型的過程。AutoML是指盡量不通過人來設定超參數(shù)，而是使用某種學習機制，來調節(jié)這些超參數(shù)。這些學習機制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進化算法，還有比較新的強化學習。當我們提起AutoML時，我們更多地是說自動化數(shù)據(jù)準備(即數(shù)據(jù)的預處理，數(shù)據(jù)的生成和選擇)和模型訓練(模型選擇和超參數(shù)調優(yōu))。這個過程的每一步都有非常多的選項，根據(jù)我們遇到的問題，需要設定各種不同的選項。

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