机器人小管家Alpha 2,你要不要?

Alpha2是一款正在Indiegogo众筹的家庭机器人,能实现叫醒服务、定时做饭、家居控制等多种功能,为用户提供全方位的家庭助手体验。

家庭机器人Alpha 2出现在了Indiegogo众筹站点,功能丰富。

首先呢,小编先带大家重温一下科幻片经常出现的家庭机器人服务的场景。

早上,机器人按设定时间准时将主人叫醒,提醒主人今天的天气情况。工作时间,主人通过它来检查语音信箱,打电话,控制连接了WiFi的打印机和传真机等。午饭时间,为主人定时做饭时间。饭后,模仿人类的动作,陪小朋友玩耍,拍照,录视频,留下珍贵的回忆。入夜,通过它控制屋内的灯、锁等安全系统。睡前还能给小朋友讲故事。另外,还能提醒有健康问题的人准时吃药。看着是不是特别眼馋,特别想要这样一台机器人呢,别着急哈。

目前就有这样一款自带如此多功能的机器人出现在了Indiegogo众筹站点。它叫Alpha 2,看起来挺像样的,它同时具备了智能、可交互和可扩展的特性,使用场景正是家里。

机器人小管家Alpha 2,你要不要?1

该项目原本计划筹资10万美元,到目前为止已经筹资已超过12.9万美元,但还有很长一段筹资时间。参与支付499美元(约合人民币3178元)就能获得早期版本的Alpha,发货时间要等到明年2月份,性能更强悍的开发者版则从729美元(约合人民币4643元)起。所以还是有机会滴,心动不如行动吧!


原文发布时间: 2015-11-17 10:07
本文作者: 小雨
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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