自动清洁类小家电已出现多年,扫地机器人被越来越多的家庭接受。细心的消费者一定留意到,扫地机器人价格带也从最早的1000-2000元有了明显上移。目前,主流品牌如科沃斯(603486.SH)旗下添可、石头科技(688169.SH)、追觅、云鲸等包含自动清洁基站的扫地机器人产品平均售价达到3000-5000元。
扫地机器人作为一个新兴消费品类,经历了多年的发展,头部品牌也都完成了自己的产品矩阵布局。不过一个市场要想保持新鲜和活力,是需要有活水加入的。今天来说说清洁电器品类中的“活水”云鲸智能。
尽管统称为机器人,但根据用途的不同,机器人也被进一步划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人这三大类。而服务机器人则是离我们最近的一类,近两年爆火的扫地机器人便是服务机器人中的明星产品。据艾媒咨询数据显示,2023年中国服务型机器人市场规模将达959.2亿元,市场份额将有望超越工业机器人。
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在“十四五”机器人产业发展规划等行业政策的引领下,叠加人口问题的不断突出,我国工业机器人销量走回正增长区间,自动化改造意愿逐渐回归。2023年新能源行业延续扩张态势,工业机器人应用需求延续高增长。
在中国先进制造业的版图里:中国自2013年开始成为全球工业机器人第一大市场;上海市重点产业的机器人密度高达383台/万名工人,是全国平均水平的1.5倍。以机器人为主力军的自动化智能工厂是一个系统工程,由于每个行业、企业都有各自的生产特点,因此没有一种模式是机器人换人的标准答案,无法简单套用
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的循环神经网络。
AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习,就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及当时Hinton推崇的RBM。后来到了2000年以后还坚持在做的只剩下Hinton的RBM了。从2000年以后,随着神经网络的快速兴起,AutoEncoder也得到快速发展,基本上有几条线:稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷积AutoEncoder、变分AutoEncoder。最新的进展是结合对抗思想的对抗AutoEncoder。
卷积神经网络的发展,最早可以追溯到1962年,Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉系统的研究。1980年,一个日本科学家福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。在这个基础上,Yann Lecun将BP算法应用到这个神经网络结构的训练上,就形成了当代卷积神经网络的雏形。
近日,商用清洁机器人公司「奇勃科技」正式宣布获得来自索道资本领投的数千万人民币天使轮融资。据相关数据显示,近年来服务机器人发展提速,明年市场规模将达959.2亿元,或赶超工业机器人。
“第一天太神奇了,我看到从天花板上送来的食物。”看到冬奥会上的送餐机器人,前冰球女将、现加拿大体育记者Kenzie Lalonde不禁感叹。冬奥餐厅里,一个通体粉色,长相酷似飞碟的机器人从天而降,固定餐盘的三片“螺旋桨叶”缓缓张开,里面的食物呈现在了客人面前。这一幕随后通过网络传遍了世界。
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深度学习是近10年机器学习领域发展最快的一个分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同获图灵奖。深度学习模型的发展可以追溯到1958年的感知机(Perceptron)。1943年神经网络就已经出现雏形(源自NeuroScience),1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路等非线性问题,以及当时存在计算能力不足以处理大型神经网络的问题。于是整个神经网络的研究进入停滞期。