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机器人论文摘要在线播放_ai写作机器人(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

机器人论文摘要

NotebookLM 读论文，搞科研，写摘要，谷歌发布的 AI 助理可轻松拿捏 NotebookLM 是一款实验性产品，旨在利用大语言模型的强大功能和前景，结合现有的内容，更快地获得关键内容。我们可以将其视为虚拟研究助手，可以总结事实、解释复杂的想法并集思广益。 NotebookLM 与传统 AI 聊天机器人之间的一个主要区别是，NotebookLM 可将语言模型“固定在”自己的笔记和材料来源中。来源固定可有效创建精通与相关信息的个性化 AI。用户可以将 NotebookLM 固定在选择的特定 Google 文档中。上传 PDF 文件、网站、YouTube 视频、音频文件、Google 文档或 Google 幻灯片后，NotebookLM 会对其进行总结，并在主题之间建立有趣的联系，这一切都得益于 Gemini 1.5 的多模态理解能力。#人工智能#

基于PLC的机械手自动化设计毕业论文摘要：随着科技的不断发展，机械手系统逐渐得到广泛应用。其中，基于PLC控制的机械手系统是一种新型的电气控制系统。通过编程，可以实现机器人的自动化生产，完成复杂多样的生产任务，减少人工参与，提高生产效率。机器人正在逐渐融入人类的生产和生活，承担重体力劳动和危险作业。工业机器人主要用于工业自动化领域。本文设计了一种基于PLC的机器人搬运自动化控制系统，该系统由机械结构、控制系统、传感器系统和人机交互界面等组成，具备自动和手动两种操作模式。在硬件设计方面，详细介绍了PLC、触摸屏、速度控制器和关键传感器的选择。软件设计方面，使用博途件进行编程，采用梯形图语言，设计了自动和手动双操作模式，并通过IO口配置对机器人运动进行精确控制。使用Factory IO仿真软件进行仿真实验，结果表明，所设计的系统具有一定的智能化特性，能够根据不同情况进行自主判断和决策，优化搬运流程。系统易于维护和扩展，方便进行故障排查和功能升级，以满足不断变化的应用需求。关键词：PLC；机器人；搬运；自动化

ChatGPT助力，论文速写！ 𐟌Ÿ 毕业论文的写作，对于许多大四学生来说，既是挑战也是机遇。面对时间紧迫和指导老师的催促，如何高效完成论文写作？ChatGPT 提供了强大的支持。 𐟔 1、确定研究对象在撰写论文时，首先需要明确研究对象。通过 ChatGPT，你可以获取相关领域的学术概念，从而更好地定位你的研究范围。例如，你可以提问：“我是一名计算机科学专业的学生，请提供一些与人工智能相关的学术概念。” 𐟓š 2、确定研究选题选题是论文写作的关键。通过 ChatGPT，你可以从导师的角度获取指导，帮助你形成具体、明确的研究问题。例如，你可以提问：“我是一名计算机科学专业的学生，对人工智能技术感兴趣，请推荐10个相关的研究选题。” 𐟓 3、论文大纲指令制定论文大纲是组织论文的关键。通过 ChatGPT，你可以请求帮助拟定一份详细的大纲，包括标题、摘要、引言、相关工作、方法、实验、结果、讨论、结论和参考文献等部分。例如，你可以提问：“我想写一篇关于人工智能的论文，选题方向是使用强化学习训练聊天机器人，请帮我拟定一份详细的大纲。” 𐟛 ️ 通过这些指令，你可以充分利用 ChatGPT 的智能辅助功能，快速高效地完成毕业论文的写作。记住，合理利用工具，可以让你的论文写作过程更加轻松愉快。

𐟤“工业机器人毕业设计全攻略𐟎ŸŽ“ 毕业在即，工业机器人专业的你，是否对毕业设计感到迷茫？别担心，这里有一份超详细的攻略等你来拿！ 𐟔 **确定研究主题** 首先，要选一个既有深度又有实用性的研究主题。比如，你可以探索工业机器人在自动化生产线中的应用，或者研究如何优化工业机器人的运动轨迹。 𐟓š **深入文献调研** 动笔前，一定要广泛阅读相关领域的文献。这样不仅能了解前人的研究成果，还能为你的研究提供坚实的理论支撑。别忘了做文献综述哦！ 𐟓ˆ **设计实验与数据分析** 根据研究主题，精心设计实验方案。可能是测试工业机器人的性能，或是验证某个算法的有效性。在收集数据时，务必确保数据的准确性和真实性。之后，用图表和统计方法，清晰展示你的研究成果。 𐟖‹️ **撰写毕业论文** 写论文时，要注意论文的结构和逻辑性。一般包括摘要、引言、文献综述、方法、结果、讨论和结论等部分。确保每个部分都紧扣主题，条理清晰。 𐟎䠪*答辩准备** 最后，别忘了准备答辩环节。在答辩中，要能够清晰地阐述你的研究背景、目的、方法、结果和结论。同时，也要准备好回答评委老师可能提出的问题。 𐟌Ÿ 遵循这份攻略，相信你的工业机器人毕业设计一定会大放异彩！加油哦！

像钱伟长先生那般无参考文献的论文极为罕见，普通人可不敢尝试，毕竟编辑部初审就难以通过，诸多杂志还期望作者能引用一两篇自家期刊文献。实际上，参考文献并非无足轻重，它是基本科学范式，是学术研究的根基，也是学术界维护学术诚信与推动知识积累的关键方式，必须认真对待。引用文献有这些基本原则：其一，务必是作者亲自读过的文献，不可未读先引；其二，以近三年文献为主；其三，尽量选用本领域权威期刊文献；其四，优先引用一次文献；其五，知名学者文献需适当引用，例如机器人智能焊接领域，肯塔基大学张裕明教授的文献就该被引用。前几日审阅一篇 EI 期刊论文，其第一段写背景意义仅四句话，却引用了 8 篇文献，每句两篇，标注为【1 - 2】【3 - 4】【5 - 6】【7 - 8】，纯粹是为引而引。全文共引 27 篇，引言部分就达 14 篇，正文还引了 15 篇。看到这样的情况，我连摘要都没心思看了，其结果不言而喻。有位网友发出“勇敢者”之问：啥时候我写论文能不要参考文献啊？若如此，那恭喜你有成为大师的梦想！[憨笑]

【Perplexity AI被起诉：AI搜索与创作者权益的平衡】十月底，News Corp 对一个受欢迎的 #AI搜索引擎# Perplexity AI 提起了诉讼。乍一看，这似乎并不特别，毕竟这是众多要求 #AI# 开发者在数据使用上提供归属、征得同意或支付补偿的案件之一。然而，这起诉讼却不同，它可能是其中最具影响的一件。这场争论的核心是 AI 搜索的未来，即能够从全网信息中提取并总结内容的#聊天机器人# 。随着其日渐流行，这些 AI“答案引擎”可能会成为取代传统搜索引擎的互联网入口。与普通 AI 聊天机器人仅通过训练来复现信息（尽管常常不可靠）不同，AI 搜索工具如 Perplexity、Google 的 Gemini 或 OpenAI 的新推出的 SearchGPT，旨在从第三方网站获取并重新打包信息，向用户提供简短的摘要，并附上从研究论文到 Wikipedia 文章、YouTube 文字记录等少量来源的链接。AI 系统负责阅读和撰写，但信息来源于外部。在最佳情况下，AI 搜索能够更好地推测用户意图、放大优质内容并整合多种来源的信息。但如果 AI 搜索成为我们访问网络的主要门户，将对本已脆弱的数字经济造成冲击。戳链接查看详情：

𐟚€智能写作神器，学习效率飞速提升！ 𐟓š 在学习的道路上，智能写作神器成为了我们的得力助手！这些神器不仅能帮助我们快速整理文献、撰写论文，还能激发我们的创意，让学习变得更加高效。 𐟌Ÿ 量子探险：它拥有强大的上下文理解能力，能根据用户提供的大纲或关键词，生成逻辑连贯、结构清晰的长篇文章。无论你需要学术正式还是口语化的风格，它都能轻松应对！ 𐟤– 写作机器人：这个神器集成了阅读理解模块，能自动生成书籍评论或读后感。只需输入书籍摘要或关键情节，它就能为你生成一篇精彩的评论文章。 𐟒젃hat AI：它能根据用户的语气和词汇来调整回复风格，使对话更加自然和人性化。无论是处理复杂的多轮对话，还是记住之前的交流内容，它都能轻松搞定！ 𐟎䠁IWriter：这个神器融合了语音识别功能，让你通过语音输入进行写作和聊天。它还能提供基于用户写作风格的个性化建议，让你的写作更加出彩！ 𐟍‡ 火龙果写作版：它拥有强大的语境分析能力，能为用户提出段落结构和用词改进的建议。想要克服写作时的创意瓶颈？那就试试这个神器吧！这些智能写作神器真是学习路上的好帮手！快来试试吧，让你的学习效率飞速提升！𐟚€

「人形机器人为选手加油打气」「机器人」机器人如何有触觉？全身都布满传感器非常昂贵，也有点不太现实。这篇论文开发出一种方法，让机器人无需昂贵、复杂的设备就能感知全身的触觉。论文：www.science.org/stoken/author-tokens/ST-2065/full Intrinsic sense of touch for intuitive physical human-robot interaction（人机之间直观的物理交互所需的内在触觉）摘要：触觉是一种使人类能够与物理环境进行微妙互动的特性。本文介绍了一种直观的人机交互技术进步，该技术无需使用人造皮肤或触觉仪器，即可实现机器人的内在触觉。基于冗余布置的高分辨率关节力扭矩感应，我们能够让机器人敏感地感受到周围环境，并准确地定位人类在其表面施加的空间和时间触摸轨迹。通过多种学习技术和人工神经网络的相互结合，机器人可以识别和解释这些触摸轨迹，将其作为机器可读的字母、符号或数字。这为人机之间直观和灵活的交互开辟了前所未有的机会。此外，我们展示了所谓的虚拟按钮概念可用于直接实现触觉通信链路，包括开关和滑块，它们与语音、硬件按钮和控制面板相辅相成。这些交互元素可以在机器人结构的任意位置自由放置、移动和配置。我们在本研究中提出的内在触觉可以作为目前尚未实现的高级人机物理交互类别的基础，从而实现从传统模式向适应性、灵活性和直观处理的转变。黄建同学的微博视频

蚂蚁星算法工程师，多模态大模型 𐟓【职位】蚂蚁星-算法工程师-自然语言处理/多模态大模型 𐟏⣀归属部门】蚂蚁国际–国际事业群-全球技术 𐟔【职位介绍】 1️⃣ 跟踪并应用自然语言处理（NLP）的前沿技术，如意图理解、对话管理等，以构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统。通过文本摘要、智能质检、观点挖掘和模拟对话等方式，提升服务人员的多渠道、多语言服务能力。 2️⃣ 深入研究大语言模型及相关领域（包括但不限于NLP、计算机视觉、多模态、智能等），进行技术分享，推动技术创新，并参与专利申请和学术文章发表。 3️⃣ 研发知识增强大语言模型技术，包括大模型领域适配、知识对齐、知识增强等，挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据，构建行业知识库，支持相关技术在蚂蚁国际各个业务中的创新和实践。 4️⃣ 深度参与产品研发项目，与团队成员合作，推动人工智能技术在实际业务中的应用和落地。 𐟌Ÿ【职位要求】 1️⃣ 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业的博士生，特别优秀的硕士生亦可。 2️⃣ 熟练掌握机器学习、自然语言处理、大语言模型等相关领域的基本理论和算法，有在国际顶会顶刊发表论文经验者优先。 3️⃣ 具备NLP/CV/多模态科研背景，具有NLP或垂直行业大模型Pre-train、Finetune、Inference等优化经验优先。 4️⃣ 扎实的算法工程能力，熟练掌握Python、TensorFlow、PyTorch等，有大规模数据处理、大规模分布式训练等工程经验者优先。 5️⃣ 具有良好的表达能力，团队合作精神，以及熟练的中英文沟通能力。

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

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