扫地机器人十大排名

随着科技和时代的进步,智能化的家居产品不断被研发生产出来投入到人们的日常生活中,让我们享受到更高品质的家庭生活。扫地机器人打破以往比较传统的家庭卫生清扫习惯,让我们用更节能的方式来享受干净的家庭卫生,并且彻底解放双手,扫地机器人以其独特的实用性成为家庭的宠儿。

从第一台扫地机器人的出现开始,扫地机器人在家居市场中的份额便以洪水般的增长势头占据着越来越高的市场份额。扫地机器人成为家庭必备智能电器以及成为趋势。扫地机器人越来越高的市场份额催生了许多的品牌和型号,让消费者目不暇接,今天为大家介绍扫地机器人品牌前十排名,总有一款是你的菜:

第1:科沃斯扫地机器人

网址:http://www.ecovacs.cn/

早在电脑网络还未普及的1998年,科沃斯就已经开始家用服务机器人领域的探索和研发,至今已历经19个春秋。作为全球最大的扫地机器人制造商之一,科沃斯拥有一支包括300多位世界级专家在内的全球顶尖研发团队,并拥有通过美国UL、德国TUV及欧盟最严格的ROHS限值标准等多重认证的“科沃斯电器中国实验室”。


科沃斯扫地机器人采用科沃斯机器人研发的Smart Navi技术,可以解决扫地机器人随机“盲目”清扫的弊端,通过LDS激光导航实现边建图边清扫的功能,让清扫工作有图可依,清扫路径井然有序。此外,得益于Smart Navir 包含的SLAM精准算法,地宝扫地机器人在清扫的同时能计算并识别未清扫的区域,以最优的路径去清扫未清扫的区域,极大提高清扫覆盖范围。

第2:iRobot扫地机器人

iRobot是美国一家多元化高科技制造企业,是美国的军用高科技品牌,生产的产品用于多个领域,背后科技实力十分雄厚。iRobot在智能扫地机器人这一产品上投入了不少资源。大品牌的实力使得iRobot扫地机器人产品功能多样,性能方面十分可观。

第3:斐纳扫地机器人

一家专注只能清洁产品的企业,依托台湾工研院的技术,在清洁领域有突出的成就,产品也获得多项专利,入行时间没有斐纳TOMEFON长,但作为行业的后起之秀,也十分出色,于斐纳TOMEFON相同,室内定位系统使用的都是无限载波室内定位系统,这种定位系统精度更高,是目前最先进的定位技术之一。

第4:普桑尼克扫地机器人

属于台湾普桑尼克科技股份有限公司的产品,其公司专注于清洁领域的研发生产,可以说是术业有专攻,专门针对性解决清扫问题,同样应用了目前全世界最先进的定位系统之一的无线载波室内定位系统,获得多项国家专利,在业内小有成就

第5:戴森扫地机器人

戴森扫地机器人结合新生代机器人的技术与360度全景摄像头,让扫地机器人可以随时识别当前位置、已清洁区域和未清洁区域,通过同步定位与地图创建软件(SLAM)技术让扫地机器人分区域有序清洁,全面覆盖室内环境。

第6:飞利浦扫地机器人

荷兰皇家飞利浦电子公司,剃须刀是其代表性品牌,属于国际大品牌,1891年创立,属于世界500强企业,扫地机器人产品入行较晚,成效不是很明显。

第7:小妮扫地机器人

单从米家扫地机器人来说,感觉它延续了小米手机一贯使用的“互联网风格”:性能和价格上有一个比较合理的平衡,然后会营造一种断货的感觉。

第8:俐拓扫地机器人

俐拓自主研发了一项堪称奇迹且颠覆了智能领域的专利技术——智能激光制导系统。装置了该系统的扫地机器人导航性能十分出色。不仅如此,俐拓扫地机器人在清洁性能方面也甚为优良。

第9:福玛特扫地机器人

福玛特是北京利而浦电器有限责任公司旗下品牌,一直致力于家庭服务机器人自主研发、制造和销售,拥有全球领先的产品研发实力,且拥有着多项外观设计与发明专利。

第10:海尔扫地机器人

海尔集团拥有悠久的历史,是全球最大的家电品牌之一,一流的售后服务是海尔的代名词,在更加注重服务的这个时代,海尔就获得了更高的口碑,产品最初的市场就优于其他品牌。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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