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精品版-2024年大模型时代下的具身智能技术.pptx

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简介：
本演示文稿探讨了在2024年大模型时代背景下具身智能技术的发展趋势与应用前景，分析其关键技术及挑战。 精品-2024大模型时代的具身智能技术.pptx文档聚焦于在当前的大模型时代背景下，探讨与分析具身智能技术的发展趋势、关键技术及其应用前景。该内容深入浅出地介绍了相关概念，并结合实际案例进行详细解析，旨在为读者提供一个全面理解具身智能的视角和框架。

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  • 精品版-2024年大模型时代下的具身智能技术.pptx
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    本演示文稿探讨了在2024年大模型时代背景下具身智能技术的发展趋势与应用前景，分析其关键技术及挑战。 精品-2024大模型时代的具身智能技术.pptx文档聚焦于在当前的大模型时代背景下，探讨与分析具身智能技术的发展趋势、关键技术及其应用前景。该内容深入浅出地介绍了相关概念，并结合实际案例进行详细解析，旨在为读者提供一个全面理解具身智能的视角和框架。
     
  • 哈尔滨工业大学2024年大模型时代下的具身智能关键技术与应用
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    本研讨会聚焦于大模型时代背景下具身智能的关键技术及其广泛应用，旨在探讨如何在复杂环境中实现更加智能化、自动化的解决方案。来自学术界和产业界的专家将共同分享最新研究成果和技术趋势。参与者包括哈尔滨工业大学等高校以及相关企业的代表。 本段落档详细介绍了大模型时代的具身智能技术，从历史发展、核心技术到实际应用，涵盖了物体感知、场景感知、行为感知、表达感知等多个方面。文档探讨了具身感知、推理和执行的关键任务，并深入分析了具身智能的现状与未来发展方向，特别是在任务规划、导航和技能学习等领域的最新进展。此外，本段落档还介绍了多模态大模型在具身智能中的应用，并讨论了构建具身智能体所面临的技术挑战。 适合人群：具备一定技术背景，对机器人技术、人工智能和大模型感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标： ①了解具身智能的基础知识和发展趋势； ②探索具身智能在不同领域的应用，如家用机器人、工业机器人等； ③为具身智能的研发和应用提供技术指导和参考。 其他说明：本段落档通过详尽的技术分析和实例展示了具身智能的前沿技术，强调了多模态大模型在具身智能中的重要作用，并指出了未来研究的关键方向和技术瓶颈。
     
  • 2024年具身大模型关键技术及应用报告.pdf
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    本报告深入探讨了2024年具身智能大模型的关键技术与最新进展，涵盖感知、交互和学习等核心领域，并分析其在机器人、虚拟现实等领域的应用前景。 机器人技术的历史源远流长，从古代神话中的概念到现代工业应用乃至智能机器人的发展，人类从未停止对机器人的探索与创新。在古时候，机器人更多是出现在艺术作品中或被作为传说的一部分，例如周穆王时期偃师创造的能歌善舞的机器人和古希腊数学家阿基塔斯制造的蒸汽驱动鸟状飞行器等。尽管这些早期尝试的技术水平有限，它们却展示了人类对于智能机械的初步想象。 进入20世纪以后，机器人的发展开始迅速推进，并逐渐从玩具转变为工业领域的重要工具。1961年世界上第一台工业机器人Unimate问世，标志着现代机器人在工业化应用中的开端；随后KUKA公司推出的FAMULUS机器人则具备了六个机电驱动轴的自主性，可以编程后独立运作和做出决策。 到了21世纪，在技术进步的支持下，机器人的应用场景扩展到医疗、物流和服务等更多领域。不仅继续深化工业领域的应用，家庭清洁机器人和物流运输机器人也开始进入人们的生活空间。研究的重点在于提升机器人的自主性和泛化能力，即减少人类干预并增强其在复杂环境中的应对能力和任务执行效率。 智能机器人的概念逐渐清晰，并且类人机器人的发展尤为引人注目。从1972年的全尺寸人形机器人WABOT-1到2013年动作技能取得重大突破的NAO机器人，运动控制设计的进步使得这些设备在实际应用中更加灵活和实用。 人工智能的发展极大地促进了机器人技术的进步。自1956年人工智能诞生以来，它经历了从符号推理、专家系统再到机器学习及深度学习等阶段，并且其算法的应用显著提升了机器人的智能化水平。尤其是图像识别、文本处理以及语音交互等领域中的深度学习方法的引入为智能机器人带来了新的希望。 展望未来时，人们对于智能机器人的期望不仅仅是它们能够像人类一样工作，在某些方面甚至要超越人类的表现；同时还有人希望能够赋予机器人意识和情感，使之成为真正意义上的伴侣。然而目前的人工智能技术尚不足以实现这些目标，如何让机器人理解并模仿更深层次的情感与意识仍是未来研究的重要方向。 从古代神话到现代高科技的实践，机器人的发展始终伴随着创新与梦想。随着科技的进步，机器人在工业以外领域的应用也变得日益广泛，并且人工智能的发展正推动着它们智能水平的新一轮飞跃，在未来的社会中扮演更加重要的角色，实现由工具向伙伴的角色转变。
     
  • 2024年人工智能技术创新及大模型应用实践（资源下载）
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    本资料聚焦2024年人工智能技术前沿创新与大模型应用实践，涵盖最新研究成果、技术趋势以及实用案例分析，提供丰富的学习和研究资源。 2024年人工智能技术创新与大模型应用实践（资源下载）
     
  • 机械臂结合大模型与多模态技术的人机协作具身智能体
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    本研究提出了一种创新的人机协作系统，融合了大型语言模型和多模态感知技术，使机械臂能够更高效、自然地与人类协同工作，增强其在复杂环境中的适应性和灵活性。 机械臂结合大模型和多模态技术构成了人机协作的具身智能体。
     
  • 人工智能大型模型的技术与应用
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    人工智能大型模型的技术与应用探讨了当今AI领域中大型语言和数据模型的关键技术、发展趋势及其在各个行业的实际应用案例。 标题中的“AI大模型”指的是近年来在人工智能领域迅速发展的大型深度学习模型，这些模型拥有数亿甚至数千亿的参数，能够处理复杂的任务如自然语言理解和生成、图像识别、语音识别等。这类大模型的发展得益于计算能力的提升和数据量的增长，使它们能学到更深层次的概念。 描述简洁地传达了AI大模型的核心特点：通过大量数据训练后具备高度泛化能力和适应性，并可应用于各种场景中。这些大模型通常使用分布式计算平台如Google的TPU或NVIDIA的GPU集群进行大规模并行计算和权重优化，从而在短时间内完成复杂的任务。 标签中的“人工智能”涵盖了机器学习、深度学习等多个子领域，它是AI大模型的基础理论框架。人工智能的目标是让计算机系统模拟人类智能，而AI大模型正是这一目标的具体实现方式之一。“自然语言处理”（NLP）是指使计算机能够理解和生成人类语言的技术，在这方面，预训练的大型语言模型如BERT、GPT系列以及中国的文心一言和通义千问等取得了显著突破。这些模型在问答、翻译和文本生成等领域展现了强大的能力。 Node.js开发环境中存储第三方模块的目录“node_modules”可能被用于AI大模型的应用中，例如搭建后端服务处理推理请求或进行数据预处理与分析。`node_modules`包含了许多依赖库，包括TensorFlow.js（适用于JavaScript环境的机器学习库）、CUDA驱动等其他相关工具。 实现AI大模型涉及多个技术层面：从清洗、标记和标准化的数据预处理步骤开始，到选择合适的架构如Transformer、ResNet来优化计算效率和性能。训练过程中需要考虑使用适当的优化算法和损失函数，并进行超参数调优。部署时需关注量化、剪枝以及平台兼容性等问题。 AI大模型的应用场景广泛，从搜索引擎的个性化推荐、聊天机器人的智能对话到医疗诊断及金融风险评估等都有所涉及。它们推动了人工智能技术的发展，同时也带来了一些社会问题如数据隐私和算法公平性需要解决的问题。
     
  • 人工智能大型模型简介.pptx
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    本演示文稿探讨了人工智能领域的大型模型，包括其定义、技术架构、应用场景及面临的挑战与未来趋势。 **内容概要:** 人工智能大模型是近年来迅速发展的技术领域，旨在构建具有人类智能水平的模型。通过大规模数据和深度学习方法，这些模型能够处理自然语言理解、图像识别、自动驾驶等复杂任务。本资源推荐旨在介绍人工智能大模型的相关资源，助您深入了解和应用这一领域的最新进展。 **适用群体:** 本资源推荐适用于各类人群，对人工智能大模型感兴趣的任何人。对于想要了解和应用人工智能大模型的人来说，这些资源将起到极大的帮助作用。 **使用场景及目标:** 人工智能大模型的应用场景非常广泛。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等场景中具有重要的应用价值。通过使用这些模型，您可以实现智能问答系统、图像识别应用、人脸识别技术、智能推荐等多种目标。 **其他说明:** - GitHub代码库：可以查阅优秀的开源代码库，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT和Facebook的DALL·E等，在这些仓库中，您可以找到相关的论文、实现代码和预训练模型。 - 研究论文：大量的人工智能大模型的研究论文可供参考。
     
  • 2024年某大型能源集团ERP系统技术架构设计384页PPT方案.pptx
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    本PPT详尽介绍了2024年某大型能源集团ERP系统的全面技术架构设计方案，涵盖系统模块、集成机制与实施策略等关键内容。共384页。 384页PPT：2024年某大型能源集团ERP系统技术架构设计方案.pptx