文章 2025-01-02 来自:开发者社区

AgiBot World:智元机器人开源百万真机数据集,数据集涵盖了日常生活所需的绝大多数动作

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 数据集规模:AgiBot World 包含百万级真机数据,覆盖五大核心场景。 硬件配置:数据集采集依托于配备8个摄像头和6个自由度的灵巧手的机器人平台。 开源计划:智元机器人...

AgiBot World:智元机器人开源百万真机数据集,数据集涵盖了日常生活所需的绝大多数动作
阿里云文档 2024-12-11

如何使用语音数据集模块管理自己的asr热词表

本文介绍了如何使用语音数据集模块管理自己的ASR热词表。

文章 2023-12-19 来自:开发者社区

【Tensorflow+自然语言处理+RNN】实现中文译英文的智能聊天机器人实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、序列-序列机制概述Seq2Seq 是一个 Encoder-Decoder 结构的神经网络,它的输入是一个序列(Sequence),输出也是一个序列(Sequence)。在 Encoder 中,将可变长度的序列转变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量转换为可变长度的目标的信号序列。序列-序列的基本模型包括三个部分,即编码....

【Tensorflow+自然语言处理+RNN】实现中文译英文的智能聊天机器人实战(附源码和数据集 超详细)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战(附源码、数据集、演示 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、问答智能客服简介QA问答是Question-and-Answer的缩写,根据用户提出的问题检索答案,并用用户可以理解的自然语言回答用户,问答型客服注重一问一答处理,侧重知识的推理。从应用领域视角,可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库,以及实现的技术分类,可分为自然语言的数据库问答系统、对话....

【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战(附源码、数据集、演示 超详细)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、自然语言处理与智能自然语言处理技术是智能客服应用的基础,在自然语言处理过程中,首先需要进行分词处理,这个过程通常基于统计学理论,分词的精细化可以提升智能客服的语言处理能力,统计分词和马尔可夫模型是常用的方法,但在非常用词汇的识别精度方面稍显逊色,而精度高低直接影响分词结果的准确性,多样性分词有助于发现形式上的不合理性自然语言处理技术是智能客....

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)
文章 2021-12-05 来自:开发者社区

教机器人捏橡皮泥?MIT、IBM, UCSD等联合发布软体操作数据集PlasticineLab

虚拟环境(ALE、MuJoCo、OpenAI Gym)极大地促进了在智能体控制和规划方面学习算法的发展和评估,然而现有的虚拟环境通常只涉及刚体动力学。尽管软体动力学在多个研究领域有着广泛的应用(例如,医疗护理中模拟虚拟手术、计算机图形学中模拟人形角色、机器人技术中开发仿生制动器、材料科学中分析断裂和撕裂),关于构建标准软体环境和基准的研究却很少。与刚体动力学相比,软体动力学的模拟、控制和分析更加....

教机器人捏橡皮泥?MIT、IBM, UCSD等联合发布软体操作数据集PlasticineLab
文章 2017-08-01 来自:开发者社区

伯克利AI实验室最新发文:公布用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集

雷锋网AI科技评论按:伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集,这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本文作者为加州大学伯克利分校博士后研究员Jeff Mahler。雷锋网(公众号:雷锋网)全文翻译如下: 由于传感器噪声和遮挡的存在,物体的形状、位置和质量往往不能被精准确定,因此让机器人能够可靠....

伯克利AI实验室最新发文:公布用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集

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