新的触觉反馈设备:让您在虚拟现实中有触觉!

根据美国卡内基梅隆大学的官方网站,该校的研究人员开发了一种新设备,该设备使用连接到手和手指的许多细线来模拟障碍物和重物的感觉,从而使虚拟现实系统成为现实。用户可以感觉到触摸物体的感觉。虚拟现实(Virtual Reality,Virtual Reality)是一种新兴技术,在当今非常流行,并且已经被广泛商业化。它将计算机,电子信息,人机界面和其他技术集成在一起,并使用“幻觉”来模仿现实。简而言之,这种“幻觉”是计算机生成的虚拟环境,它结合了多源信息并为我们带来了交互式的互动体验。如下图所示:Ax

神经网络之父研究了34年前的结果,并想在大脑中寻找AI方法的存在

到目前为止,您所听到的有关人工智能的几乎所有进步仍然基于30年的论文,该论文描述了多层神经网络的训练方法。这就是Geoffrey Hinton在1986年写的“通过反向传播错误学习表示法”。本文具有重要意义。可以说,这是将反向传播算法(Backpropagation algorithm)第一次引入到多层神经网络训练中,这为该算法的后续推广奠定了基础,尤其是在近十年来对人工智能的为发展奠定了基础,但要保持这一进步,我们必须清醒地面对人工智能的局限性。神经网络之父研究了34年前的结果,并想在大脑中寻

哪个优势强?英伟达,英特尔和谷歌已经三足鼎立!

Edge AI(边缘人工智能)仍然是业界关注的焦点,许多人不确定要为其项目选择哪种硬件和平台。今天,我将回顾一些领先和新兴的AI硬件和软件平台。自2012年开始深度学习热潮以来,英伟达一直在其GPU上主导着AI芯片。尽管它们具有高功耗,嘈杂的操作和较高的成本,但他们别无选择。大约3年前,Google宣布他们已经设计了Tensor处理单元(TPU),以加快数据中心的深度学习推理。这触发了成熟的技术公司和初创公司急于推出专门用于数据中心和边缘的专用AI芯片。我们今天谈论的是边缘AI平台。那么,边缘A

蓝牙5.0高速传输,便携且毫不妥协的音质。音乐爱好者:相当于2k文件

如今,蓝牙无线耳机因其强大的功能和无线便携性而越来越为人们所接受。 AirPods遍布世界各地,但实际上有许多国内制造商可以制造相同的产品,而且实力并没有损失太多。尽管有许多国内公司,但也涌现出一批新的优秀制造商和产品。 Voice Warrior HD3是兼具面值和强度的产品。作为音乐发烧友,除了坚持在家听黑胶唱片外,外出时还必须使用早已植入的武士HD3无线蓝牙耳机。这一款使用了蓝牙5.0版本,环铁复合单元,IPX7防水等多种技术。而且,经过长时间的聆听,通过全触摸操作,我觉得这款耳机特别适合

低功耗,长电池寿命,防水耐磨运动手环

现在人们的生活水平有了很大提高,没有大量的劳动。许多白领坐在办公室,坐了一天。此时,非常需要智能手环,它可以更有效地计划您的运动。以下运动手环具有防水和耐磨材料,游泳时不会下雨,使用更方便,并且功耗低,可延长电池寿命。小米手链第四代小米手环的第四代屏幕为0.95英寸,分辨率为120×240,最大亮度为400尼特。在强光下也可以带来良好的屏幕感知。小米Mi Band 4的屏幕面积比第三代增加了39.9%,分辨率提高了一倍,可显示的汉字数量也增加了近一倍。值得一提的是,小爱是手镯的内置服务。即使已将

作为计算机的大脑,更多的CPU内核是否更好,科学地权衡利弊

如今,CPU内核的数量正在增加。似乎内核越多,性能越好。至少这些CPU品牌正在将这些信息传递给消费者。但是,更多的CPU核心确实更好吗?实际上,在CPU具有更多内核之后,使用图片编辑,视频编辑和3D动画渲染等多线程应用程序时,操作性能将得到显着改善。但是在大多数情况下,更多的内核不仅无用,而且实际上会拖累计算机。热量增加是最大障碍发热始终是提高计算机性能的最大敌人。无论使用哪种硬件,性能的提高都将不可避免地伴随着发热的增加。如果不能有效地冷却硬件,那么高性能就是“空中塔”。看起来不错,但事实并非

基于颜色先验知识和深度学习的草莓机器人手识别算法

早期的草莓采摘机械通常收获果实和茎叶,然后手动分离果实和茎叶。1996年,日本率先使用机器视觉来识别摘水果的机器人。基于机器视觉技术的机械手采摘草莓的过程通常是先找到成熟的草莓,将其与树枝和细枝分开,而不破坏水果,然后将其放入托盘中。该过程的自动化需要以下步骤:(1)根据草莓的成熟度判断是否可以摘草莓; (2)确定采摘草莓的位置; (3)切掉草莓的茎并接住草莓; 4)将草莓放在盘子里。这四个步骤中的前两个步骤是定位步骤,它们在整个机器人的设计中起着重要作用。因此,如何设计精确的定位算法是草莓机器

您十天不离开家就能掌握哪些新技能?

许多人读过马尔科姆·格拉德威尔(Malcolm Gladwell)的《外星人》。该书中最著名的书是“ 10,000小时法律”:要达到世界最高水平,需要10,000小时的故意练习,并且通常至少需要10年。但是问题是,在这个时代,我们每个人都有太多我想学习和需要学习的技能:外语,软件和工作中的报告;烹饪,乐器和生活健身。我们不能为所有事情花费10,000小时...快速掌握技能对现代人的生存和发展至关重要。 Josh Kaufman有一个经典的Ted讲座,他总结了一个快速学习的框架,该框架只需要20个

在人工智能兴起的第九年,还有什么可以做的呢?

从2012年开始,人工智能的复兴已经进入第九个年头,人们对“什么是人工智能”的理解已经从最初的无知,渴望和恐惧逐渐转变为深刻的理解。在2018年,人们仍在讨论人工智能何时会再次进入寒冷的冬天,但是在2019年,人们将不再对“寒冷的冬天”感到冷落,而是通常在寻找“如何使人工智能易于理解”或“由AI隐私,安全性和道德问题引起。”到2020年,人工智能仍将蓬勃发展,并在各行各业中产生深远的影响。到2020年还有10个月的时间,让我们预测一下人工智能的重要趋势是什么? CB洞察力对此问题做出了判断,并给

科学家开发可穿戴式麦克风干扰器,以避免在智能设备上进行语音监视

根据Mymes Consulting的调查,芝加哥大学的研究人员开发了一种可穿戴式麦克风干扰器,可以使用户周围的麦克风失效,包括隐藏的麦克风。该设备利用了以下优点:当商用麦克风暴露于超声噪声中时,该噪声会泄漏到可听范围内,从而干扰语音接收。另外,该设备还利用了各种手势或自然运动的协同效果,例如当用户佩戴可穿戴设备(腕带)时走路,以及超声波干扰。研究人员表明,用户的自然运动可以使干扰盲点模糊并扩大干扰范围。此可穿戴设备使用圆形布局设计,可以向多个方向发出干扰。这种设计的优点是它也可以干扰隐藏的麦克
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