有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。 今天，依然继
在后续完成了银行卡的识别之后，现在可以进行卡号核验和格式化的工作了，这些工作虽然没有之前的那么复杂，但是还是比较繁琐的。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
2、进件风险控制强化: 通过身份证号码提取法人出生年月日，与当前日进行比较，如<18周岁， 则提示“法人未满18周岁，禁止进件！”
有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？
本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
最近在家闲的蛋疼需要写点文章。正好我本人在金融科技公司工作，对信用卡业务略有了解。我们看看如何在 .NET Core 里验证一个信用卡的卡号是否合法。
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF （https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges（一种升级身份验证形式）来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描，从而降低了
上个月我写了《.NET Core 如何验证信用卡卡号》，不少朋友表示挺有兴趣。在金融科技行业的实际工作中，通常还需要生成信用卡卡号用来测试，今天我就来教大家如何生成信用卡卡号。
一、Luhn公式介绍 Luhn公式是一种广泛使用的系统，用于对标识号进行验证。它根据原始标识号，把每隔一个数字的值扩大一倍。然后把各个单独数字的值加在一起（如果扩大一倍后的值为2个数字，就把这两个数字
**6.31（金融应用：信用卡号的合法性验证）信用卡号遵循某种模式。一个信用卡号必须是13到16位的整数。它的开头必须是：
刚才虽然实现了注册，但是服务端并没有进行数据校验，而前端的校验是很容易被有心人绕过的。所以我们必须在后台添加数据校验功能：
机器之心发布 机器之心编辑部 近日，百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展，采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练，从零开始学习并掌握多种运动步态，一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码，并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点，因为相比于常见的轮式机器人，足式机器人可以像人类一样灵活地跨越障碍，极大地扩展机器人的活动边界。波士顿动力（Boston Dynamics）此前对外发布了其商用的第一款四足机器人 Spot
FaceBook希望透过释出高阶抽象的控制框架PyRobot，降低研究人员控制机器人的障碍，以加速机器人生态系整体研究的进展
AI 科技评论按：过去一段时间里，PyTorch 等框架的开源大大加快了 AI 子领域研究的进展，如计算机视觉和自然语言处理等。这些框架为研究人员提供了一定程度的抽象，并使得构建最先进的系统、使用共享库和工具、以及优化性能的操作变得更加容易。因此，为了在人工智能机器人研究中提供类似的实用性，Facebook 与卡内基梅隆大学的研究人员合作建立并开源了机器人框架——PyRobot。
本文将介绍CoppeliaSim与Gym框架结合来构建强化学习环境的基本方法，通过一个强化学习的经典控制例子cartpole来讲述如何在Gym的框架下，构建基于CoppeliaSim的强化学习仿真环境，如何使用visdom来实时查看训练的过程，以及使用一些现有的强化学习方法（基于stable-baselines3）来训练构建好的模型。本文所涉及的代码已开源在github，开源地址：
涉及ROS2。（www.manning.com/books/robotics-for-software-engineers）
Facebook的AI团队最近对机器人技术非常着迷。过去一年Facebook没少在机器人上下苦功，从六足机器人，到Replica真实感训练数据集，到Habitat模拟引擎，最近又推出了PyRobot。从名称就可以看出，这是一个基于PyTorch的机器人框架。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 对于机器人上游企业而言，每一次新的机器人形态都有可能诞生更多商业机会，那么继协作机器人、服务机器人之后，下一个可能的增量爆发点在哪？许多券商以及研究者认为，人形机器人产业链或许迎来一个机会。 波士顿动力机器人Atlas展现接近人类的运动性能，为未来商用人形机器人树立标杆，在高盛的一份研究报告中指出，在10-15年内，人形机器人至少可以实现60亿美元的市场规模，到2030年将占美国制造业劳动力短缺缺口的4%，到2035年将占全球老年护理需求的2%。 高盛认为，如果产品设
随着科技得越来越发达，人工智能，自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及，还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我，对这项技术也很是感兴趣。
随着人工智能技术的飞速发展与进步，机器人的智能化已经成为现代机器人发展的终极目标。机器人发展的速度在不断提升，应用范围也在不断拓展，例如自动驾驶、移动机器人、操作机器人、信息机器人等。机器人系统是很多复杂算法模块的集合，如障碍物检测、行为决策、智能控制、环境识别等，从零开始开发系统对技术人员要求非常高，而且工作量巨大。通用机器人框架的应用能把这一复杂的开发过程简单化，技术人员可以将更多的精力放在算法模块的迭代上，不需要关心具体配置管理、部署运行、底层通信等功能。而ROS就是一个比较强大、灵活的机器人编程框架。从软件架构的层面来说，它是一个基于消息传递的分布式多进程框架。ROS基于消息机制的通信，使开发者可以根据功能把软件拆分成独立的子模块，子模块通过不断的组合，建立起比较复杂的系统来完成复杂的功能，这些特点能很好地适应机器人操作系统框架的要求。
我们发现validate_card函数做了两件事：验证数字和有效、验证时间有效。 我们把验证数字和拆分出来一个函数luhn_checksum， 并在validate_card中调用。 修改后：
机器人因其高效的感知、决策和执行能力，在人工智能、信息技术和智能制造等领域中具有巨大的应用价值。目前，机器人学习与控制已成为机器人研究领域的重要前沿技术之一。各种基于神经网络的智能算法被设计，从而为机器人系统提供同步学习与控制的规划框架。首先从神经动力学(ND)算法、前馈神经网络(FNNs)、递归神经网络(RNNs)和强化学习(RL)四个方面介绍了基于神经网络的机器人学习与控制的研究现状，回顾了近30年来面向机器人学习与控制的智能算法和相关应用技术。最后展望了该领域存在的问题和发展趋势，以期促进机器人学习与控制理论的推广及应用场景的拓展。
SLAM知识星球里经常有小伙伴问我，学习了SLAM开源代码后，如何进行导航。星球里我是这样回复的：
提醒：以下内容仅做参考，可自行发散。在发布作品前，请把不需要的内容删掉。 无论是初学者还是有经验的专业人士，在学习一门新的IT技术时，都需要采取一种系统性的学习方法。那么作为一名技术er，你是如何系统的学习it技术的呢。
复杂环境下透明物体的感知和抓取是机器人领域和计算机视觉领域公认的难题。近日，来自清华大学深圳国际研究生院的 SSR Group 团队与合作者提出了一种视 - 触融合的透明物体抓取框架，该框架基于 RGB 相机和带有触觉感知能力的机械爪 TaTa, 并通过 sim2real 的方式来实现透明物体的抓取位置检测。该框架不仅可以解决玻璃碎片等不规则透明物体的抓取，还可以实现重叠、堆叠、高低不平、沙堆甚至高动态水下透明物体抓取问题。
文章：LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
20世纪以来随着电子技术的不断发展，以及人类对于自身的不断了解，机器人的研究也在不断的深入。现阶段能做出外表接近人类的机器人，走路接近人类的机器人……但这些都属于很前沿的领域，研究门槛高，实际的商业用途不是很广，所以大多还停留在样品阶段，走进市场的很少。随着互联网和智能手机的大潮，嵌入式处理器正在完成以前台式处理器做不到的事情，于是乎机器人现阶段又被重新定义。在现在的消费领域，某些配备智能处理器和具有互联网功能的产品也被成为了机器人，下面列举一些成熟产品的例子： 下图是两款国内厂家生产的机器人的产品，属于
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，上海数字大脑研究院（简称 “数研院”）成功用强化深度学习方法，将 Transformer 大模型应用于四足机器人跨地形、跨具身运动控制，让不同具身的四足机器人成功在多种真实复杂地形上 “化险为夷”，如履平地，为自由、自主的运动控制奠定基础。相关成果以两篇论文的形式发表在国际机器人顶级会议 ICRA 2023 上。（文末附文章链接） 四足机器人运动控制的发展现状 足式机器人常见的有双足机器人和四足机器人，相比其他类型的机器人（例如轮式，履带式），它们有着更好的灵活性和通过性
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着工业的发展，在生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，机器人领域知名会议 RSS（Robotics: Science and System）公布了今年的最佳论文、最佳学生论文、杰出审稿人、时间检验奖等重要奖项。其中，最佳论文奖和杰出审稿人奖都由华人学者摘得。 与其他领域动辄接收上千篇论文的顶会不同，RSS 算是一个小众的机器人会议，每年接收的论文只有几十篇，录取难度比较高。从方向来看，RSS 接收的论文更偏重算法和数学，今年的建议投稿方向包括机制设计、机器人学习、控制与动力学、人机交互、机器感知、多机器人系统和医疗保健机器人
英特尔实验室和墨西哥国立理工学院的科学家们最近研究了一种框架，可以在杂乱的未知环境中实现无人机自主导航。
package main import ( "fmt" "strings" ) const input = `49927398716 49927398717 1234567812345678 1234567812345670` var t = [...]int{0, 2, 4, 6, 8, 1, 3, 5, 7, 9} func luhn(s string) bool { odd := len(s) & 1 var sum int for i, c := range
万众瞩目之下，「远征A1」踏着步走上了舞台，稳稳站在C位，被团队的工作人员簇拥着一起合照。
3 月 2 日，腾讯 Robotics X 实验室正式发布首个软硬件全自研的多模态四足机器人 Max，其采用创新性的足轮融合一体式设计，有腿又有轮，不仅拥有“崎岖路面走得稳，平坦路面跑得快”的特长，还能双腿站立“拜年讨红包”。 Max 首次实现了从四足到双足的站立、移动，能完成后空翻、摔倒自恢复等高难度动作，并有较好的平衡能力，在移动稳定性和移动速度上做了很好的兼容，达到了行业领先水平。 这也是腾讯 Robotics X 实验室继会走梅花桩的机器狗 Jamoca 和自平衡自行车之后又一科研进展，腾讯在
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
据了解，在这款机器人研发出来之前，传感器性能较好、设备配置较先进的机器人，基本需要2000-5000美元的配置；
摘要 人工智能这个行业并不是纯算法论，算法固然重要，但是算法之外的东西对于一个创业公司来说会更重要。今天的分享会让大家了解到，机器人虽然是算法核心的应用，但在现有的技术条件下要想真正把它做好，除了算法
机器人一般来说分为工业机器人、服务机器人、特种机器人，平时常见的是工业机器人，如机械臂。今天重点讨论服务机器人，如下图所示，这是一个典型机器人的构造。从上往下，映入眼帘的是头，有高清人脸识别系统，接着是语音对话系统、显示面板，再往下是万向轮，可以理解成腿。细心的用户会注意到机器人没有手的问题，这恰恰是后面要谈的。作为开发者很少有机会去工厂，实际上在很多大型工厂可以看到机械臂的应用。比如一些精细化的领域，机械臂可以快速工作，在一些展会上，机械臂速度快到会产生幻影。
物体目标导航 (Object Navigation) 是智能机器人的基本任务之一。在此任务中，智能机器人在一个未知的新环境中主动探索并找到人指定的某类物体。物体目标导航任务面向未来家庭服务机器人的应用需求，当人们需要机器人完成某些任务时，例如拿一杯水，机器人需要先寻找并移动到水杯的位置，进而帮人们取到水杯。
家人们，继人工智能（AI）攻占象棋、围棋、Dota之后，转笔这一技能也被 AI 机器人学会了。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
为应对更为复杂的任务需求, 现代机器人产业发展愈发迅猛. 出于协调工作的灵活性、柔顺性以及智能性等多项考虑因素, 多臂/多机器人充分发挥了机器人的强大作用, 成为现代机器人产业的重要研究热点. 在机器人双臂协调运行当中, 机械臂之间以及机械臂与外部障碍物之间容易发生碰撞, 可能会造成财产损失甚至人员伤亡. 对机器人碰撞检测方法进行形式化验证, 以球体和胶囊体形式化模型为基础, 构建基本几何体单元之间最短距离和机器人碰撞的高阶逻辑模型, 证明其相关属性及碰撞条件, 建立机器人碰撞检测方法基础定理库, 为多机系统碰撞检测算法可靠性与稳定性的验证提供技术支撑和验证框架.
还记得波士顿动力那些灵活的机器人么，避障碍爬楼梯甚至送快递，在各种地形随意穿梭。
内容来源：2017 年 9 月 24 日，爱因互动技术合伙人吴金龙在“ArchData技术峰会北京站”进行《深度学习与智能对话机器人》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2390 | 6分钟阅读 摘要 本次主题将介绍深度学习与对话机器人的结合，通过对不同的对话机器人技术分析，来解析对话机器人的发展趋势以及适用场景。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4rwwLi 对话机器人简史 最早期人工智能的提出是在190
近期，谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic（SAC）。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法，它高度符合机器人实验的需求，也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是，SAC 的学习效率足够高，可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。
未来五年时间内，小型化、模块化、前端化将成为该技术主要的发展趋势。 “低成本、高性价比是我们的vSLAM最大的特性。”速感科技创始人&CEO陈震说。 图 | 速感科技创始人&CEO陈震 90后创业者 用技术眼光看未来 陈震是个90后。93年，金牛座，一个年轻的创业者。 2011年，陈震考上了北航计算机专业，并在大学的第二年，进入到了北航实验室，开始帮助老师做一些专题课题申请方面的工作。这其中，还包含如国家级特种机器人、特种无人机等的军工课题。也是在这期间，他积累了大量有关于视觉算法研发方面的经验。 201
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