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SMT placement equipment
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AI使用校准方法从像素中学习因果结构
研究人员开发了一种新方法，使AI能够直接从像素数据中学习因果结构，解决了将视觉读数与环境干预值对齐的挑战。该方法使用可逆校准图将视觉响应与已验证的干预设置对齐，使AI能够解析图的方向并预测后果。该方法已在包括Domino、Pick-and-Place和CausalWorld在内的几个模拟环境中进行了评估，在预测变化和解决因果关系歧义方面显示出更高的准确性。
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DexPort系统简化机器人手部数据收集
研究人员开发了DexPort，这是一种用于收集灵巧手操作数据的便携式接口，该接口在数据收集和部署时使用相同的硬件。该系统允许操作员指定机器人手腕运动并选择手指协调的技能，从而简化了为训练视觉运动策略而收集人类演示的过程。收集到的数据，包括在各种设置下进行的2500多次演示，在使用记录的机器人命令和野外数据时，任务成功率有了显著提高。