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苹果iPhone计时器的窍门目前正在流行的视频共享社交网络服务上流行

对于智能手机用户在给定时刻的需求,在主屏幕上设置某些功能的快捷方式将是有利的。在Android上,用户可以根据自己的喜好自由调整软件。另一种..日期:2020-09-23

建立伙伴关系以加快对新型可持续能源和智能手机材料的搜索

一个由工业界,学术界和政府组成的新研究联盟将利用人工智能(AI)的力量来加速下一代高性能材料的设计,其应用范围从可再生能源到消费电子产品。多..日期:2020-09-23

自动语言处理和人工智能

每次通过电话与Siri交谈并提出问题或发出命令时,您都在与人工智能进行通信。唯一的问题是这种智能有其局限性。自2020年2月以来一直在苏黎世..日期:2020-09-23

NASA技术可实现无需飞行员的精确着陆

在最荒凉的环境中可以找到我们太阳系中一些最有趣的研究场所,但降落在任何行星体上已经是一个冒险的提议。随着NASA计划用机器人和载人飞行任务前..日期:2020-09-23

人机二重奏系统的音乐表演

尽管虚拟音乐家很受欢迎,但大多数人无法在没有人类角色帮助的情况下与人类音乐家一起按照节奏演奏或创造自己的行为。最近一篇论文的作者创建了具有这..日期:2020-09-23

为月球着陆开发的技术使自动驾驶汽车在地球上更安全

美国宇航局正在推进一种基于激光的技术,该技术旨在帮助航天器以一角钱着陆,以执行登月和火星飞行任务。作为阿耳on弥斯计划的一部分,这..日期:2020-09-23

学习使用微分物理从视频中识别物理参数

视频表示学习已用于场景预测或基于视觉的计划。首先,将图像编码为潜在场景表示。然后,预测未来的帧。基于神经网络的模型无需解释物理量(例如质量,..日期:2020-09-23

IBM发射无人船用AI驱动的海洋研究船

尽管人类已经在海上航行了数十万年,但地球上仍有大约95%的海洋尚未被开发,并且上一次重大的研究远征队是在1872年至1876年之间进行的,以..日期:2020-09-23

在MRI内执行机器人医疗程序

凯斯西储大学(CaseWesternReserveUniversity)的科学家们正在努力通过微型机器人设备执行心脏导管插入术和心脏消..日期:2020-09-23

阐明睡眠控制的机制

在东京大学人文学院研究生院教育学院,研究员AkifumiKishi在体育和健康教育课程的工作人员中,许多其他研究人员都来自科学背景。他主要..日期:2020-09-23

人工智能控制的传感器可以挽救 智能 医院和家庭的生命

研究人员解释了计算机科学家和临床医生如何通过在患者居住的空间中构建“环境智能”来减少致命的医疗错误。每年有多达40万美国人因医疗错误而死亡,..日期:2020-09-23

基于组合学习方法的应急车辆战术决策

快速响应时间对于应急车辆至关重要。通常,通过优化路线并采用智能交通信号控制来改善它。最近的一篇论文建议通过深度学习对这些技术进行补充。在仿真..日期:2020-09-23

人工智能控制的传感器可以挽救 智能 医院和家庭的生命

研究人员解释了计算机科学家和临床医生如何通过在患者居住的空间中构建“环境智能”来减少致命的医疗错误。每年有多达40万美国人因医疗错误而死亡,..日期:2020-09-23

政治主张的多跳事实核查

最近创建了许多事实检查数据集和模型。要执行此任务,需要多跳推理,因为经常需要多个证据的组合来验证索赔。但是,当前大多数事实检查模型仅使用一个..日期:2020-09-23

多光谱图像合成在精准农业中的作物 杂草分割

农业机器人可以通过识别和定位田间的农作物和杂草来执行精确的杂草控制。通常,图像处理依赖于机器学习。然而,这需要庞大且多样化的训练数据集。关于..日期:2020-09-23

建立伙伴关系以加快对新型可持续能源和智能手机材料的搜索

一个由工业界,学术界和政府组成的新研究联盟将利用人工智能(AI)的力量来加速下一代高性能材料的设计,其应用范围从可再生能源到消费电子产品。多..日期:2020-09-23

事件驱动的机器人视觉触觉和学习

与目前的人工系统中使用的多模式深度神经网络相比,人类使用多种感觉模式执行许多动作并且消耗的能量更少。arXiv org上的一项最新研究提出了..日期:2020-09-23

帮助机器人避免碰撞

乔治·科尼达里斯(GeorgeKonidaris)仍然记得他对机器人技术的沮丧介绍。他说:“当你还是一个年轻的学生并且想对机..日期:2020-09-23

人机二重奏系统的音乐表演

尽管虚拟音乐家很受欢迎,但大多数人无法在没有人类角色帮助的情况下与人类音乐家一起按照节奏演奏或创造自己的行为。最近一篇论文的作者创建了具有这..日期:2020-09-23

学习使用微分物理从视频中识别物理参数

视频表示学习已用于场景预测或基于视觉的计划。首先,将图像编码为潜在场景表示。然后,预测未来的帧。基于神经网络的模型无需解释物理量(例如质量,..日期:2020-09-23

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