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团购网站,wordpress代码 lt,wordpress插件很多吗,简单网页源代码来自香港城市大学的研究团队提出了一种全新的神经形态机器人电子皮肤#xff08;neuromorphic RE-skin#xff0c;NRE-skin#xff09;。这下#xff0c;你打人形机器人#xff0c;它真的会「疼」了。来自香港城市大学的研究团队提出了一种全新的神经形态机器人电子皮肤neuromorphic RE-skinNRE-skin。这下你打人形机器人它真的会「疼」了。来自香港城市大学的研究团队提出了一种全新的神经形态机器人电子皮肤neuromorphic RE-skinNRE-skin。NRE-skin通过模仿人类神经系统利用分层Hierarchical的神经形态架构让触觉信号不再需要传到中央处理器而是在皮肤内部就完成了初步处理与脉冲编码。基于这一仿生设计NRE-skin同时实现了三项关键能力高分辨率触觉感知高效采集并编码精确的压力和位置信息。主动保护机制具备局部反射机制能够进行主动疼痛感知与损伤检测。维护高效性支持快速更换的模块化快拆结构。网友表示这种复杂而精细的触觉感知将会为机器人领域带来一次巨大的跃迁。而这一研究也无疑会为后续的触觉反馈算法和硬件设计提供新的思路。接下来我们具体来看。把触觉转成“神经脉冲”相比于以往的电子皮肤NRE-skin没有继续沿用传统电子皮肤的“模拟信号采集”思路而是模拟人类直接把触觉转译成神经元式的脉冲信号。在生物系统中感觉信号经历的是一个分级处理过程刺激由末梢神经的局部“感受野”捕获并编码再通过神经纤维层层递进、逐渐聚焦最终形成完整的感觉信息传导至大脑。NRE-skin遵循这一思路在硬件层面实现了“传感器即神经元”的设计它将每个压力传感器直接与一个微型振荡电路相集成。当皮肤感知压力时传感器的电阻变化会即时调控振荡电路导致其输出的脉冲信号频率发生改变。具体而言压力越大脉冲发射得越密集以此完成压力强度到脉冲频率编码的直接转译。更巧妙的是为了精确定位每个传感器被赋予了一组独特的无源元件电阻R和电容C作为其“位置指纹”。这些元件的配置使得每个位置发出的脉冲在形状、宽度或幅度上都具有独一无二的特征。由此NRE-skin通过这种“频率-强度特征-位置”的编码方式将所有复杂的触觉信息高效地汇聚到单一传输通道中。分层Hierarchical处理在将触觉信息编码为脉冲信号后NRE-skin借鉴人类皮肤的分层处理设计了四层结构封装层、传感层、电路层、基底层 。而且还在电路层面建立了分层的、神经状的感受野结构以实现信号的渐进降维和数据流简化。在生物系统中人类皮肤的功能由精密的四层结构支撑角质层、表皮层、真皮层和皮下组织。这些层级中蕴含着高度复杂的感觉系统分布于真皮和表皮的多种机械感受器与分层的神经感受野共同构成了信息采集与处理的一体化网络。该网络将触觉刺激分为两类基础感知如剧烈疼痛通过脊髓反射弧快速处理触发无需大脑参与的局部自动反应如缩回。复杂感知如刺激强度的精确定位和损伤识别则会被逐级传递至大脑皮层进行更深层次的分析和决策。与之类似NRE-skin也采用了类似的四层结构将感觉信号从外周逐级传递至更高层级的处理中心实现了从粗到细的定位与筛选封装层模拟角质层提供表面的机械保护和整体防护。基底层模拟皮下组织提供缓冲吸收外力冲击并作为机械支撑。传感层对应人类的机械感受器,负责感知外部刺激如压力并将其转换为电信号。电路层对应人类的信号传导神经NRE-skin的核心。负责脉冲编码、信号处理、局部反射决策。在四层结构中电路层是NRE-skin 的核心处理模块。它位于传感层之下负责将压力刺激转换为脉冲序列并通过一套模拟生物感觉处理机制的人工感受野网络对信号进行初步处理实现渐进降维和数据流简化。电路层被进一步细分为五个关键功能区域疼痛中心用于疼痛信号评估、特征中心用于识别信号来源的皮肤模块信号整合器用于合并各路输出脉冲发生器用于生成脉冲序列和连接器用于与外部皮肤模块连接在此基础上研究人员进一步集成了两大高级功能主动疼痛感知与局部反射NRE-skin具备基于疼痛阈值触发的局部反射机制。电路层面的“疼痛中心”实时监测脉冲频率所反映的压力强度。一旦压力超过阈值系统会绕过中央处理器直接触发类似脊髓反射弧的机制实现毫秒级的即时保护动作如缩回大幅提升机器人的安全响应能力。损伤自检与模块化维护NRE-skin 通过检测传感器周期性产生的“活脉冲”状态实现了皮肤损伤的精确自检和定位。一旦脉冲停止即意味着皮肤受损。结合其模块化快拆设计这极大地简化了受损皮肤单元的快速更换与维护流程。总体看来NRE-skin 不仅是一种更高效的电子皮肤更是一种具备自主感知、实时判断和自我保护机制的仿生智能系统为未来制造更安全、更具人性化的仿人机器人奠定了坚实的工程基础。这篇论文的第一作者是来自香港城市大学的高育育。他目前是港城大学的博士后研究方向包括触觉感知Tactile Sensing和柔性电子Flexible Electronics。他本科和硕士都毕业于西南交通大学博士毕业于香港城市大学。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量