自主研发的高效物流机器人,包括第5代智能四向穿梭车、AMR自主移动机器人等,广泛应用于医药、新能源、半导体等30多个行业,助您实现智能物流自动化。
仓储机器人
穿梭机器人
搬运机器人
空中机器人
人工智能研究院通过深度学习算法和SLAM混合导航技术,研发出智能机器人调度系统(RCS),不断突破智能物流的技术瓶颈,推动行业发展。
AGV监控仿真一体化
Petri网动态三维仿真
机械手混合拆码垛算法
机械手图像识别算法
通过虚拟仿真实现物流系统的优化与预测,提升运营效率,降低成本。体验智能时代的物流创新,让数据驱动未来。
建模仿真平台
离线调试平台
三维监控系统
新闻动态
2024
深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练,这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习,但所需的计算资源并
查看更多
根据研究人员和分析师的调查,到2024年,预计全球使用的数字助理将达到84亿台。人工智能的一些主要的用例包括超个性化、聊天、预测行为分析等等。人工智
深度学习是人工智能领域中最炙手可热的研究方向之一,它以其强大的模式识别和数据处理能力,为我们带来了许多令人惊叹的技术突破。在这篇文章中,我们将介绍深
2023年10月24日-27日,备受全球物流行业瞩目的CeMAT ASIA 2023亚洲国际物流技术与运输博览会在上海新国际博览中心圆满落下帷幕。本
托盘四向车产品系统是旷视公司的战略型产品,它不仅仅是旷视智能技术的实体化体现,也是旷视大力推动的3A智慧解决方案的重要组成部分之一。
数据准备:收集、清洗和标注数据集。数据集应包含输入特征和对应的标签,用于训练和评估模型。 模型选择:选择合适的深度学习模型结构,如卷积神经
深度学习算法简介(一)+、Transformer 背景: 在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随
深度学习作为机器学习的一个子集,近年来在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著成就。然而,一个深度学习模型的成功与否,很大程度上取决于其优化算法