foto1
Kolejna recenzja - Xblitz S10 Duo
foto1
Kolejna recenzja - Xblitz S10 Duo
foto1
Kolejna recenzja - Xblitz S10 Duo
foto1
Kolejna recenzja - Xblitz S10 Duo
foto1
Kolejna recenzja - Xblitz S10 Duo
e-mail: office@stell.com
Phone: +43 666 777 666


Trust Primo Ultra-thin Powerbank

Power bank wielkości smartfona o pojemności pozwalającej naładować telefon kilka razy.

Więcej

Genesis Helium 100BT RGB

Kiedyś wystarczyło, by głośniki grały głośno, potem by dobrze brzmiały, a dziś mają jeszcze dobrze się prezentować.

Więcej

Acer ConceptD 3 Ezel

ConceptD 3 przyzwyczaił mnie już do białej obudowy i sporej wagi. Ale ten model ma coś, co szybko rzuca się w oczy

Więcej

Zestaw NATEC Hi, I’m Tetra!

Wielu użytkowników komputerów chce widzieć na swoim biurku akcesoria komponujące się ze sobą wyglądem i kolorem.

Więcej

Kalendarz

Pn Wt Śr Cz Pt So N
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

Podziel się ze mną swoimi uwagami na temat mojego bloga, co Ci się podoba, co Ci się nie podoba, jakie recenzje chciałbyś tu zobaczyć itp.

Kliknij mnie

 

Kierownik projektu Yunzhu Li MIT CSAIL

Obserwując przedmiot, łatwo jest nam ludziom określić, jaki będzie w dotyku. Jednak dla maszyn, jest to duże wyzwanie, wręcz rzecz nieosiągalna. Przynajmniej w teorii, bo nowy robot opracowany przez Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT ma mieć taką możliwość.


W swojej konstrukcji robotyce wykorzystali ramię robota KUKA współpracujące z czujnikiem dotykowym GelSight, który został stworzony przez grupę Teda Adelsona w CSAIL. Informacje zebrane przez GelSight są przekazywane sztucznej inteligencji, by mogła ona poznać związek między informacjami wizualnymi i dotykowymi. Aby nauczyć sztuczną inteligencję, jak identyfikować obiekty za pomocą dotyku, zespół nagrał 12 000 filmów z 200 obiektów, takich jak tkaniny, narzędzia i przedmioty gospodarstwa domowego, które zostały przez robota dotknięte. Filmy zostały podzielone na obrazy nieruchome, a sztuczna inteligencja wykorzystała ten zestaw danych do połączenia danych dotykowych i wizualnych.
Na razie robot może tylko identyfikować obiekty w kontrolowanym środowisku. Następnym krokiem jest zbudowanie większego zestawu danych, tak by docelowo robot mógł pracować w bardziej zróżnicowanych ustawieniach.

Znajdziesz mnie:

Subscribe on YouTube