机器学习机器人让我们距离未来更近机器学习+机器人让我们距离未来更近机器学习和机器人技术的结合是我在 X 工作的兴奋点之一。在非结构化的环境中，为了使得机器人更加有用和可靠，机器学习是非常必要的。正是在这一点上，机器人将真正解决许多先前无法解决的问题。在谷歌 X，的硬件工程师、软件工程师和机器学习能够携手工作，他们可以获得几乎无限的计算资源。这在全世界都是少有的，可以说我们是为机
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机器学习机器人让我们距离未来更近
机器学习+机器人让我们距离未来更近
机器学习和机器人技术的结合是我在 X 工作的兴奋点之一。在非结构化的环境中，为了使得机器人更加有用和可靠，机器学习是非常必要的。正是在这一点上，机器人将真正解决许多先前无法解决的问题。在谷歌 X，的硬件工程师、软件工程师和机器学习能够携手工作，他们可以获得几乎无限的计算资源。这在全世界都是少有的，可以说我们是为机器学习研究而设计的的实验室。
分析测试应用程序实验室分析也将受益于自动化
分析测试应用程序
实验室分析也将受益于自动化。自动化测定优化已经被大型制药公司广泛接受，组不允许在HTS系统上进行测定，直到用统计学设计的实验优化测定。它节省了时间和金钱，通过采用分数因子设计加快了分析开发过程，然后自动编程所有的移液功能，过去需要三周时间进行实验设计，现在使用这个解决方案可以在一个下午完成。
浮出水面,正在进攻7大技术突破点机器人
浮出水面，正在进攻7大技术突破点
机器人由六大部分组成：本体、运动执行器、动力系统、感知、交互和决策系统（来源：腾讯）
这6大具体趋势的背后，其实也都通往一个共同的方向：更自主的机器人。以往的工业机器人强调自动化，就是在已知环境里，完成控制、事先编程和重复性一系列动作，而现在逐渐走向在不确定环境中，自学习、自适应与自演化的自主型机器人。
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