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悉尼科技大学提出新型机器人架构 汽车行业在北美机器人销售中占比下降

5.前沿|雾机器人:悉尼科技大学提出名为雾机器人(FR)的新机器人架构

悉尼科技大学创新与企业研究实验室(魔术实验室)的研究人员提出了一种名为雾机器人(FR)的新机器人架构。他们在arXiv上发表的一篇论文中概述了他们的方法,它充分利用了雾计算的优势,雾计算是一种分散的计算结构,其中资源和数据放置在源和云之间。云机器人(CR)允许机器人通过在线共享地图,图像,数据,活动,处理能力和其他资源在云中执行大量计算。但是,由于其庞大的数据和流量需求,CR有严重的延迟问题,特别是在机器人与人的交互中。为了解决与CR相关的问题,研究人员提出并定义了一种新的机器人架构,称为雾机器人(FR),包括存储,网络功能和更靠近机器人的分散计算。FR有三个主要组件:子雾机器人服务器,雾机器人服务器和云。机器人向FR系统发送信息请求,最初请求切换到子雾机器人服务器。如果此服务器可以有效地处理请求,它会将请求的信息传递给机器人; 如果它不能,它寻求雾机器人服务器的帮助。如果此服务器也无法处理请求,它会向云请求帮助,这通常会解决请求并将信息传递给机器人。

6.业界|智能制造:一种名为Structure Core的传感器将满足空间感知需求

对于那些想要使用深度感应相机的人来说有个好消息。Occipital宣布推出结构核心传感器 ,这是 一种3-D感知系统,将于明年上市销售。目标用户将是机器人开发人员,硬件黑客,研发人员。Structure Core被引入深度传感器,用于需要空间感知的设备:机器人,无人机,AR/ VR耳机 - 以及 “尚未发明的新设备”。该公司称其Structure Core是他们最先进的深度传感器。Structure Core具有双全局快门红外摄像机,高对比度激光投影仪,内置IMU以及165°宽视觉可见光谱相机或85°彩色相机之间的选择。

7.业界|智能制造:亚马逊推出用于开发关键医疗信息的服务

有消息称,亚马逊已宣布拥有能够以可帮助医生,医疗团队和医院的方式开采医疗记录的软件。周二的新闻报道称亚马逊拥有可以挖掘患者病历的软件。该软件可以帮助理解信息,以便医疗专业人员可以做出更好的决策。因此,该概念下的关键数据是通过其“读取”处方,笔记,音频访谈和测试报告等项目从患者记录中提取的。所有这些都被上传到了理解医疗中心。亚马逊正在将机器学习服务称为“Amazon Comprehend Medical”。所谓的理解医疗服务,使用自然语言处理来解码非结构化写作中的信息,例如医疗记录或医生的笔记。谈到后者,雅各布巴纳斯在未来主义中说,“最值得注意的是,该软件转录了手写笔记,包括医学术语和缩写,为医生节省了手动重新录制笔记所需的时间。”该服务于周二在Amazon Web Services的re:Invent会议期间公布。“Amazon Comprehend Medical已经与包括西雅图Fred Hutchinson癌症研究中心和制药巨头罗氏在内的合作伙伴进行了测试。”

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