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迎賓機(jī)器人柔性軟體關(guān)節(jié)的靈巧手 |
| 編輯： 來源：CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì) 時(shí)間：2023/6/16 |
機(jī)器人柔性軟體關(guān)節(jié)的靈巧手的手指大多為一體化設(shè)計(jì)，如氣動(dòng)柔性靈巧手，Soft Neuroprosthetic Hand、RBO Hand2和Pneumatic bionic hand。 這種靈巧手的手指沒有具體區(qū)分指節(jié)和關(guān)節(jié)的部分或其中一段設(shè)置剛性體作為手指指節(jié)。一般使用氣動(dòng)或液壓驅(qū)動(dòng)，通過向手指施加空氣或液壓壓力來使靈巧手指彎曲，以模擬人類手指彎曲。在不同氣壓或液壓的影響下，手指可以前后擺動(dòng)，柔軟性和交互性能好。不足之處是關(guān)節(jié)承受能力差，手指彎曲抓力不足。
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AutoML技術(shù)路徑
1 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程自動(dòng)化;2 超參數(shù)優(yōu)化自動(dòng)化;3 模型選擇自動(dòng)化;4 模型繼承自動(dòng)化,將多個(gè)模型組合起來以提高預(yù)測(cè)性能的過程
MLOps技術(shù)路徑
1 需求分析與開發(fā);2 數(shù)據(jù)工程流水線;3 模型試驗(yàn)流水線;4 DevOps;5 持續(xù)訓(xùn)練流水線;6 持續(xù)部署流水線;7 持續(xù)監(jiān)控流水線
數(shù)據(jù)為中心MLOps與模型AutoML為中心的不同
MLOps側(cè)重于用于訓(xùn)練和評(píng)估ML模型的數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量更關(guān)鍵;AutoML優(yōu)先考慮尋找最佳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來解決手頭的問題
平臺(tái)對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI重要性
有助于管理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AI解決方案的可擴(kuò)展性;共享見解和共同處理數(shù)據(jù)和模型的工具和功能;幫助跟蹤實(shí)驗(yàn),管理模型版本并確保結(jié)果的可重復(fù)性
以數(shù)據(jù)為中心的AI應(yīng)用優(yōu)勢(shì)顯著
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI可以提高泛化能力;擴(kuò)充或優(yōu)化用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來微調(diào)模型更容易;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI協(xié)助模型抵抗對(duì)抗性攻擊;鼓勵(lì)遷移學(xué)習(xí)
以模型為中心的AI應(yīng)用痛點(diǎn)：資源、成本要求高等
模型驅(qū)動(dòng)的AI通常涉及具有大量參數(shù)的復(fù)雜模型;模型驅(qū)動(dòng)的AI中復(fù)雜模型的訓(xùn)練需要時(shí)間長(zhǎng);復(fù)雜模型通常較難解釋和理解 |
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