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深度學(xué)習(xí)是近10年機器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xué)習(xí)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(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience),1958年研究認知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機,當(dāng)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(dāng)時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入停滯期。
有一些特定的標(biāo)準(zhǔn)可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機器學(xué)習(xí),制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個很好的指南。
在工業(yè)界中,數(shù)據(jù)科學(xué)或機器學(xué)習(xí)的主要焦點是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實世界至關(guān)重要的問題,而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成,該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系,而無需硬編碼固定規(guī)則。因此,解釋模型如何對業(yè)務(wù)起作用總是會帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè),特別是在保險或銀行等金融領(lǐng)域,數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)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。
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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(dāng)之無愧的工業(yè)機器人應(yīng)用大國。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉(zhuǎn)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(dāng)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(lǐng)域和環(huán)節(jié)邁進。同時,國內(nèi)技術(shù)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(shù)含量和滿足智能制造要求的機器人比重還比較低。
智能技術(shù)的加持,促進了傳統(tǒng)機器人行業(yè)進入快速轉(zhuǎn)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(fù)爆發(fā)催生了多領(lǐng)域?qū)o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。
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(shè)備也紛紛亮相,助力地鐵站實現(xiàn)智慧管理。
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(shù)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(dāng)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。
可解釋性是指人類能夠理解決策原因的程度。機器學(xué)習(xí)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(yù)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(jié)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(diào)整模型;在投入運行階段,向業(yè)務(wù)方解釋模型的內(nèi)部機制,對模型結(jié)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。
學(xué)習(xí)器模型中一般有兩類參數(shù),一類是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)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(shè)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。