SLAM階段：解決從原始傳感器數據開(kāi)始，構建某種基礎地圖的過(guò)程,標注階段：在SLAM結果基礎上進(jìn)行人為標注，實(shí)現更精細的交通規則控制

基于激 光雷達的SLAM（激光SLAM）和基于視覺(jué)的SLAM（V-SLAM）。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應用廣泛，未來(lái)多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢，取長(cháng)補短，更好地實(shí)現定位導航。

舵機是步態(tài)服務(wù)機器人的核心零部件和成本構成，是包含電機、傳感器、控制器、減速器等單元的機電一體化元器件

人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著(zhù)幫助掃描過(guò)程實(shí)現自動(dòng)化，還可以重塑工作流程，大限度地減少與患者的接觸，為成像技術(shù)人員提供佳保護

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室G級研究員Louis在分享了自適應缺陷數據，業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練方法

為決策樹(shù)模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型，以決策樹(shù)為代表的規則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱，其黑箱性在于我們沒(méi)辦法用人類(lèi)可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種，變量敏感性分析用來(lái)檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度，樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對模型的重要程度

通過(guò)機械機構實(shí)現機械手到工具的動(dòng)力傳遞，無(wú)需外部控制及供能，對機器人的避障路徑規劃影響J小

非接觸式檢測平臺FluSense由麥克風(fēng)陣列和熱成像攝像機組成，用于捕捉不同的候診室人群行為，包括咳嗽和語(yǔ)言活動(dòng)以及候診室病人數量

應用于MIS的觸覺(jué)傳感器主要是基于電學(xué)或光學(xué)原理開(kāi)發(fā)的，應該是小尺寸和圓柱形的，可在導管的管身或尖端集成

MIS 和RMIS觸覺(jué)傳感器常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺(jué)傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器