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機器學習框架應用報告:聯邦學習場景應用研究報告2022

來源:中國信息通信研究院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2022/4/24      主題:其他   [加盟]

數據作為數字經濟和信息社會的核心資源,被認為是繼土地、勞動力、資本、技術之后的又一個重要生產要素,其在企業(yè)數字化轉型中發(fā)揮重要作用,并對治理能力、經濟運行機制、社會生活方式等產生深刻影響。與此同時,數據安全的重要性愈發(fā)凸顯。依法采取嚴密的監(jiān)管措施,保障數據安全無虞,有利于為數字經濟發(fā)展夯實安全基礎,為安全和公共利益保駕護航。

基于前期的工作,在行業(yè)多家聯邦學習產業(yè)鏈上下游企業(yè)的共同支持下,信通院編寫了《聯邦學習場景應用研究報告(2022年)》。報告總結了信通院對于聯邦學習技術、數據應用推廣的經驗,并深入探討聯邦學習在政務、醫(yī)療、金融、廣告、物流的應用價值,以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考。


附件:機器學習框架應用報告:聯邦學習場景應用研究報告2022






機器人多模態(tài)視覺語言導航技術解析

「Vision+Ask」的任務包含視覺問題生成、根據問題生成查詢、圖像描述等;「Vision+Answer」的任務包含視覺問答、視覺對話等

基于康復機器人內部傳感器的運動功能評價方法

基于康復機器人內部傳感器識別記錄訓練過程中的運動學參數,能夠實時定量評估不同的運動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓練等情況

優(yōu)必選科技副總裁龐建新:面向智能機器人的視覺感知與理解

智能機器人視覺方面的工作,主要體現在感知、理解、學習及推理4個方面,涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態(tài)估計、人臉識別、行為識別、推理等技術

優(yōu)必選專家丁宏鈺深入講解大型仿人機器人整機構型

從大型仿人機器人整機構型國內外研究現狀入手,圍繞機器人整機構型、關節(jié)運動特點、伺服驅動器、減速器、仿真平臺等方面進行深度講解,最后就大型仿人機器人整機構型未來發(fā)展趨勢給出自己的見解

個性化的人機交互

HRI的MTL可以使機器人更輕松,更智能地與新用戶進行交互,即使使用諸如RL這樣的數據密集型方法,也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動識別自閉癥譜系障礙(ASD)兒童

淺談服務機器人的潛在危險

服務機器人潛在危險有:電擊、與能量有關的危險、著火、與熱有關的危險、機械危險、輻射、化學危險等

視頻搜索太難了!阿里文娛多模態(tài)搜索算法實踐

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野外自主農作物探測機器人Robotanist使用擴展卡爾曼濾波器(EKF)方法融合MTI等傳感器信息

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Jupiter由四輪獨立轉向的底盤和UR5機械臂組成通過SSD網絡檢測目標物體

通過2D激光雷達信息采用Hector SLAM實現機器人對地圖的感知和自主導航規(guī)劃,通過頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息

移動式操作機器人平臺Personal Robot 2可模擬開門、打臺球和畫畫

機器人的學習分為三個部分的軌跡預測包括示教者的手部運動軌跡、示教者的身體移動軌跡以及被操作物體的運動軌跡

仿人操作機器人Cosero配備7自由度機械臂裝有Kinect相機實現對目標環(huán)境的3D感知

Cosero是德國波恩大學的Sven Behnke團隊根據家庭環(huán)境中的日常操作任務而研制的一款仿人操作機器人基于深度學習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量

傳感器面臨時代新機遇,未來發(fā)展將呈現哪些趨勢

機器人、無人機、自動駕駛汽車等加快落地,智慧城市深入建設,更是為傳感器產業(yè)帶來了難以估量的龐大機遇
 
資料獲取
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