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Underwater vehicles
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单一AI控制器经过广泛训练后可管理25种不同系统
一个单一的人工神经网络已证明其能够控制25种不同的系统，范围从水下航行器到化学反应器。该AI控制器接受了超过30万次演示的训练，其性能与为每个系统手工调优的控制器相当。
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新的双模态方法增强了实时物体轮廓检测
研究人员开发了一种新颖的双模态方法，用于实时二值化，有效地从视觉数据中创建清晰的物体轮廓。该方法利用传统帧和事件相机数据之间的协同作用，能够在仅CPU的设备上实现无需训练的高帧率处理。该系统解决了运动模糊和恶劣光照等挑战，在减少伪影和提高困难条件下的清晰度方面优于现有技术，同时计算成本更低。其异步特性还解决了事件稀疏性问题，即使在极高帧率下也能保持清晰的目标形状，为资源受限平台上的具身智能中的高效感知铺平了道路。