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1.
2.
《机器人技术与应用》2015,(1):5
近日,美国伯克利大学推出了一款洗衣机器人Personal Robot 2(PR2)。该款机器人是Willow Garage公司花费28万美元(合人民币约174万元)研发的,伯克利大学学生给机器人编写软件程序,能完成洗衣服的每个步骤。PR2有两条手臂,每条手臂7个关节,手臂末端是一个可以张合的钳子,其依靠底部的4个轮子移动。在PR2的头部、胸部、肘部、钳子上安装有高分辨率摄像头、激光测距仪、惯性测量单元以及触觉传感器等丰富的传感设 相似文献
3.
在免提通话系统和移动通信设备中,扬声器常常工作在较高的音量下,容易发生过载现象,从而产生明显的非线性声学回声,这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声,因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量,这些分量使得全带系统不再满足线性关系,而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来,因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法,把全带误差变成了各个子带的误差,因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声,这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验,当出现非线性失真时,新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法,对于非线性失真明显的语音信号,ERLE提升约10 dB。 相似文献
4.
5.
6.
在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
7.
8.
9.
针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率. 相似文献
10.
针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。 相似文献