機器人可以為殘疾人或老年人的日常生活提供極大幫助，比如說機器人輔助穿衣。當前的研究中通常人工的將衣服附在機器人末端執行器上，忽略機器人識別衣服抓取點並進行抓取的過程，從而將問題簡化。
本文中我們利用深度神經網絡學習衣服抓取點。深度學習通常需要大量數據，而采集真實環境數據過程極度耗費時間及人力。為解決上述問題，本文主要開展以下兩點研究：第一，我們借助仿真環境采集大量仿真數據，並輔以少量真實數據訓練神經網絡；第二，本文提出一套機器人抓取衣服流程，該流程考慮了機器人末端6自由度（DOF）抓取位姿態，以及機器人與衣服間的碰撞避免問題。
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- 創澤智能機器人
- 中國智能服務機器人領軍企業，涵蓋商用、家庭、特種等多用途的智能機器人產品體係，十幾年行業應用解決方案提供商
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卡扣式裝配廣泛應用於多種產品類型的製造中，卡扣裝配是結構性的鎖定機製，通過一個機器學習框架將人類識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。
羅晶博士和楊辰光教授團隊提出，遙操作機器人係統可以自然地與外界環境進行交互、編碼人機協作任務和生成任務模型，從而提升係統的類人化操作行為和智能化程度
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音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數字音樂和聲音為研究對象，是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業領域知識相結合的重要交叉學科，具有重要的學術研究和產業開發價值
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SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標檢測算法優缺點對比及使用場合比較
深度學習模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD
大型商用時序數據壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強化學習進行數據壓縮的研究探索
滴滴機器學習場景下的 k8s 落地實踐與二次開發的技術實踐與經驗，包括平台穩定性、易用性、利用率、平台 k8s 版本升級與二次開發等內容
機器學習就是通過經驗來尋找它學習的模式，而人工智能是利用經驗來獲取知識和技能，並將這些知識應用於新的環境
