Навошта давяраць свой бізнес нам?
Мы выключаем паніку з закупкі. У нас ёсць мільёны цяжкадаступных частак з нашых надзейных крыніц. Мы абнаўляем спісы прадуктаў па хвілінах, а пакупкі ў Інтэрнэце завяршаюцца ў рэжыме рэальнага часу і адпраўляюцца кожны дзень.
Заснаваная ў 2002 годзе, MFGChips з'яўляецца мясцовым лідэрам у распаўсюдзе электронных кампанентаў, а таксама прызнана адной з самых паважаных і інавацыйных кампаній на мясцовым рынку. Штат са штаб-кватэрай у Ганконгу, MFGChips зарабіла ўражлівую рэпутацыю за прадастаўленне выдатнага абслугоўвання і распрацоўку эфектыўных, усёабдымных рашэнняў глабальнай ланцужкі паставак.
Даведайцеся больш >
Навучанне робатаў для спартыўных рухаў
Ці могуць робаты рухацца, як спартсмены?Новая мадэль трэніровак дапамагае ім паўтараць спартыўныя крокі, але вынікі паказваюць як прагрэс, так і нечаканыя праблемы.
Каманда даследчыкаў ІІ і робататэхнікі з Універсітэта Карнегі Меллон, а таксама два калегі з Nvidia, стварыла новую мадэль для падрыхтоўкі робатаў для руху, як чалавечыя спартсмены.Каманда заўважыла, што большасць робататэхнічных трэніровак засяроджана на руху, што прыводзіць да робатаў, якія рухаюцца эфектыўна, але без цякучасці і атлетызму.Каб вырашыць гэта, яны даследавалі навучанне па ўсім целе.Яны выявілі, што існуючымі мадэлямі не хапала адаптацыі і абапіраліся на занадта шмат параметраў, што робіць руху робата празмерна асцярожнымі.Гэта прымусіла іх распрацаваць новую двухступенную падрыхтоўку.
Першы этап трэніруе модуль AI, каб аналізаваць відэа з руху чалавека з целам, рэгулюючы ключавыя руху, каб адпавядаць магчымасцям робата, выкарыстоўваючы адсочванне руху.Другі этап збірае дадзеныя ў рэальным свеце, каб пераадолець разрыў паміж чалавечым рухам у відэа і тым, як робаты могуць фізічна рухацца.Гэты працэс прывёў да асновы, якая называецца мадэляваннем і рэальнай фізікай (як мага хутчэй).
Рамка ASAP складаецца з чатырох этапаў.Па-першае, адсочванне руху перад падрыхтоўкай і рэальнай траекторыяй прадугледжвае пераарыентацыю гуманоідных рухаў з чалавечых відэа.Папярэдне падрыхтаваны да падрыхтоўкі да генерацыі траекторый руху ў рэальным свеце.Далей, Delta Action Model Training праводзіцца з выкарыстаннем рэальных дадзеных аб разгоне.Гэты крок мінімізуе неадпаведнасць паміж мадэляваным станам і рэальным станам рэальнага свету, павышаючы дакладнасць мадэлі.
У стадыі палітыкі дапрацоўкі налады мадэль дзеянняў Delta замарожана і інтэгравана ў сімулятар, каб лепш адпавядаць фізіцы ў рэальным свеце.Папярэдне падрыхтаваная Палітыка адсочвання руху затым дапрацавана для большай дакладнасці.Нарэшце, пры разгортванні рэальнага свету, палітыка дапрацаванай рэалізацыі ажыццяўляецца непасрэдна ў рэальным свеце, не абапіраючыся на мадэль дзеянняў Delta, забяспечваючы самастойна праводзіць свае падрыхтаваныя рухі незалежна.
Каб праверыць аснову, даследчыкі падрыхтавалі робата, каб паўтарыць знакавыя спартыўныя хады.Ён правёў скачок FADEAWAY KOBE BRYANT, SLIBER LEBRON JAMES, і SIU SIU Cristiano Ronaldo са сколам у паветры.Кожны рух быў зафіксаваны.
Рухі робата відавочна нагадваюць знакамітыя спартыўныя хады, падкрэсліваючы прагрэс у руху поўнага цела.Аднак таксама відавочна, што для прафесійнага спартсмена можа быць прынята значна больш працы, перш чым робат можа быць прыняты.
Каманда даследчыкаў ІІ і робататэхнікі з Універсітэта Карнегі Меллон, а таксама два калегі з Nvidia, стварыла новую мадэль для падрыхтоўкі робатаў для руху, як чалавечыя спартсмены.Каманда заўважыла, што большасць робататэхнічных трэніровак засяроджана на руху, што прыводзіць да робатаў, якія рухаюцца эфектыўна, але без цякучасці і атлетызму.Каб вырашыць гэта, яны даследавалі навучанне па ўсім целе.Яны выявілі, што існуючымі мадэлямі не хапала адаптацыі і абапіраліся на занадта шмат параметраў, што робіць руху робата празмерна асцярожнымі.Гэта прымусіла іх распрацаваць новую двухступенную падрыхтоўку.
Першы этап трэніруе модуль AI, каб аналізаваць відэа з руху чалавека з целам, рэгулюючы ключавыя руху, каб адпавядаць магчымасцям робата, выкарыстоўваючы адсочванне руху.Другі этап збірае дадзеныя ў рэальным свеце, каб пераадолець разрыў паміж чалавечым рухам у відэа і тым, як робаты могуць фізічна рухацца.Гэты працэс прывёў да асновы, якая называецца мадэляваннем і рэальнай фізікай (як мага хутчэй).
Рамка ASAP складаецца з чатырох этапаў.Па-першае, адсочванне руху перад падрыхтоўкай і рэальнай траекторыяй прадугледжвае пераарыентацыю гуманоідных рухаў з чалавечых відэа.Папярэдне падрыхтаваны да падрыхтоўкі да генерацыі траекторый руху ў рэальным свеце.Далей, Delta Action Model Training праводзіцца з выкарыстаннем рэальных дадзеных аб разгоне.Гэты крок мінімізуе неадпаведнасць паміж мадэляваным станам і рэальным станам рэальнага свету, павышаючы дакладнасць мадэлі.
У стадыі палітыкі дапрацоўкі налады мадэль дзеянняў Delta замарожана і інтэгравана ў сімулятар, каб лепш адпавядаць фізіцы ў рэальным свеце.Папярэдне падрыхтаваная Палітыка адсочвання руху затым дапрацавана для большай дакладнасці.Нарэшце, пры разгортванні рэальнага свету, палітыка дапрацаванай рэалізацыі ажыццяўляецца непасрэдна ў рэальным свеце, не абапіраючыся на мадэль дзеянняў Delta, забяспечваючы самастойна праводзіць свае падрыхтаваныя рухі незалежна.
Каб праверыць аснову, даследчыкі падрыхтавалі робата, каб паўтарыць знакавыя спартыўныя хады.Ён правёў скачок FADEAWAY KOBE BRYANT, SLIBER LEBRON JAMES, і SIU SIU Cristiano Ronaldo са сколам у паветры.Кожны рух быў зафіксаваны.
Рухі робата відавочна нагадваюць знакамітыя спартыўныя хады, падкрэсліваючы прагрэс у руху поўнага цела.Аднак таксама відавочна, што для прафесійнага спартсмена можа быць прынята значна больш працы, перш чым робат можа быць прыняты.