OMRONNJ锂电池测试分选程序，大型程序。
思路逻辑清晰。
新手学习一看就明白结构框架。
包含雅马哈远程控制逻辑与雅马哈机器人通讯功能块。
与上位机通讯功能块。
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包含雅马哈远程控制逻辑与雅马哈机器人通讯功能块。
与上位机通讯功能块。
2025/1/10 14:09:51
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SLAM导航机器人零基础实战系列-第7章_语音交互与自然语言处理这一章将进入机器人语音交互的学习，让机器人能跟人进行语音对话交流。
这是一件很酷的事情，本章将涉及到语音识别、语音合成、自然语言处理方面的知识。
本章内容：1.语音交互相关技术2.机器人语音交互实现3.自然语言处理云计算引擎
这是一件很酷的事情，本章将涉及到语音识别、语音合成、自然语言处理方面的知识。
本章内容：1.语音交互相关技术2.机器人语音交互实现3.自然语言处理云计算引擎
2025/1/7 15:11:29
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序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。
2025/1/7 9:50:33
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在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是Hough变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非Hough变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.
2024/12/29 11:46:23
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PSO比较有潜力的应用包括系统设计、多目标优化、分类、模式识别、调度、信号处理、决策、机器人应用等。
其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。
其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。
2024/12/25 16:22:32
7.46MB
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多机器人系统的群集编队控制理论仿真程序，采用人工势场法，使多个机器人在向目标点运动过程中能保持队形，并能适应环境约束
2024/12/24 22:08:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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