机器人

视觉定位系统在机器人全场定位的应用

别等时光非礼了梦想. 提交于 2019-11-26 10:12:30
https://blog.csdn.net/sysu_yuhaibao/article/details/73612103 一、简要介绍 AprilTag是一个由密歇根州立大学的April实验室开发的、免费开源的视觉定位系统,该技术利用类似于二维码的Tag实现定位,被广泛应用于机器人、无人机定位导引等。但是目前网上关于该技术原理和应用介绍很少,所以将AprilTag技术进行简单整理分享给大家。并利用世界坐标系和相机坐标系间的变换,将AprilTag进行改造应用于机器人全场自定位中。 相关论文:《AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system》 代码和Tag下载地址:https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag/ --------------------- 版权声明:本文为CSDN博主「踏踏实实走出去」的原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/sysu_yuhaibao/article/details/73612103 来源: https://blog.csdn.net/woshidenghaitao/article/details/98779942

RPA财税机器人:加速企业财税智能化转型的关键

孤街浪徒 提交于 2019-11-26 00:53:07
当前,人工智能(AI)、机器人流程自动化(RPA)的发展,给财税领域带来了新的机遇与挑战。RPA的到来,势必会加速企业财务的智能化转型。 财税领域面临的痛点 所有企业都面临着成本控制,生产力提高的压力。在许多企业的财务部门中,类似纳税申报、增值税发票开具、发票验真以及涉税会计入账等工作的执行,通常需要大量人力和时间去处理。这为RPA的实施提供了用武之地。 特别是那些纳税主体较多的集团型企业,由于纳税申报的数据来源不同(例如来自财务信息系统、开票软件等),手工操作量极大。实际上,RPA旨在减少人工对于系统的操作。作为软件机器人,RPA能够提供精准的操作。通常,财税流程中人工处理的部分占比过高,对数据处理、报表编制等工作的效率将产生很大的影响,并且出错的风险也将大大增加。RPA则可以降低相关风险。 此外,一些企业会选择部署VBA以自动生成单主体报税数据,一旦面对较多纳税主体需要编制报表时,数据准确性无法保证,效果远不如RPA。 RPA对企业财税工作的显著影响 如今,RPA已广泛应用于手动操作性强、工作重复性高、时间耗费量大的财税工作上。RPA的出现,无论是对于企业财税流程,还是税务专员来说,可谓是一大福音。 RPA机器人能够自动抓取待开票的数据清单,填写发票信息至开票系统中,并将开具结果自动反馈给管理员和申请开票人员。另外,RPA机器人还能对开票清单中数据的准确性进行自动校验。

用python写一个微信聊天机器人

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2019-11-26 00:22:06
# -*- coding: utf-8 -*- """ package.module ~~~~~~~~~~~~~~ 一个微信机器人程序 微信客户端itchat: http://itchat.readthedocs.io/ 机器人聚合API: ## params - info 发给机器人的信息 - dtype json|xml - loc 地点 - userid 1-32位,可以用于上下文关联 http://op.juhe.cn/robot/index?info=%E5%8C%97%E4%BA%AC&dtype=&loc=&userid=1&key=978f281744b2cda30642dbbaf3eb8349 """ import itchat import requests def xiao_ai(say, user_id): '''调用聚合机器人接口实现自动回复,逻辑层次可以在这里面加''' url = 'http://op.juhe.cn/robot/index' params = { 'info' : say, 'userid' : user_id, 'key' : '************' } r = requests.get(url, params) data = r.json() if data['error_code'] != 0: return

手脑并用挑战“人工智能+”

时光毁灭记忆、已成空白 提交于 2019-11-25 21:26:09
  11月23日,北京小学万年花城分校,参赛的小选手们在机器人编程比赛中。当日,2019年北京市学生“人工智能+”活动KOOV挑战赛在这里举行,来自北京市海淀区、东城区、西城区、朝阳区、丰台区以及河北、天津等地约100余支队伍参加。   11月23日,北京小学万年花城分校,参赛的小选手们在机器人编程比赛中。据介绍,本届挑战赛分为个人赛和团队赛。团队赛以“未来星球”为主题,参赛队员使用机器人编程教育套件,在完成任务挑战的同时进行创意拼搭。   大连妇科医院 mobile.bhyy0411.com   11月23日,北京小学万年花城分校,参赛的小选手们在机器人编程比赛中。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4107293/blog/3133129

容智聚焦:RPA将打破职场僵局

本秂侑毒 提交于 2019-11-25 21:17:38
每个人的一天,和各自往常一天所作的事情没有太多的不同, 你依然在喜欢的早餐店买下最喜欢吃的小笼包,以秒速为单位踏进坐落在市中心那座高楼中还不错的宽敞明亮的办公室。但是和往常不大一样的是, 享受美味早餐的同时, 打开电脑,你竟然快速习惯了先查看“数据情报RPA机器人”不分日夜7*24h的从权威数据网站搜集的行业数据,和按你预定分析框架处理好的分析指标, 同时“广告助手RPA机器人” 也已帮你对各处投放广告的结果进行了查询和审核。 你只需将处理的指标数据检查一下 来验证预先目的, 然后开始一天你最在行的市场分析会议。将重复性信息的查找、收集、处理等工作交给RPA机器人, 你将拥有更多精力集中在高附加值的工作上。 以上场景并非只存在于虚构电影情节中, 随着RPA机器人的普及,越来越多的企业考虑"数字化劳动力", 如果你每天面对的工作只是有规律、重复性执行一定的任务,那么就值得警惕了. 因为伴随着人工智能时代的普及, 员工“就业力”内核即将发生翻天覆地的变化。” 说到这里你可能对RPA充满疑惑, 所以希望通过下面的文字为您解答疑问: Q1:RPA是个什么东西? Q2:当RPA可以去执行过去只能人工处理的任务时, 企业将发生什么变革? Q2:RPA都有哪些应用? RPA是什么东西 RPA(Robotic Process Automation

容智浅谈:企业引入RPA技术5 tips

纵然是瞬间 提交于 2019-11-25 21:03:41
RPA(Robotic Process Automation)机器人流程自动化 受到了越来越多人的关注与青睐,主要得益于RPA能够实现将 大量的、重复的、耗时的 事务转交给 “Robot” 从而将员工从疲于应付的情况下解放出来,让员工发挥主观能动性,去执行具有更高价值的事务,而代为处理繁琐重复事务的机器人与员工相比,能够更加的快速、精确,并且机器人不知疲倦,全天候 执行相应事务。 RPA对业务的精简战略给企业带来的不仅仅是转向数字化的重要优势,更多的是RPA带给企业降低成本、提升效率等好处。但RPA毕竟是一种颠覆性技术,让机器人成为了传统人工的一种补充,如果在计划不佳、用例选择不佳的情况下,引入RPA所能够带来的效益必定会受到影响。 这里有5个关于企业引入RPA的tips,仅供您参考。 1.充分的研究 在前面的部分已经说过,RPA人是一种相对较新的技术和市场,从RPA的提起到现在,供应商的格局、产品总类和特性都发生了不小的变化。企业在进行RPA的引入之前 ,应当要做一些功课,投入时间为RPA构建一个业务案例,并了解目前为止市面上的各类RPA产品,从优势、功能等方面进行比对,进行选择。 大部分的企业内部对RPA这种新技术的专业知识有限,所以在制定策略、选择供应商、引入以及RPA的后期维护方面,做一些顾问咨询能更好的推动RPA在企业中的实施。 要想成功在企业中引入RPA

首个成功无需植入大脑的脑控机械臂

萝らか妹 提交于 2019-11-25 20:15:06
卡内基梅隆大学的研究团队与明尼苏达大学合作,在无创机器人设备控制领域取得了突破。研究人员使用一种非侵入性的脑机接口(BCI),开发了有史以来首个成功的,由心理控制的机械臂,该机械臂具有连续跟踪和跟踪计算机光标的能力。 仅凭思想就能够无创地控制机器人设备将具有广泛的应用,特别是有益于瘫痪患者和运动障碍患者的生活。 BCI已被证明仅使用从大脑植入物感应到的信号来控制机器人设备的良好性能。当机器人设备可以进行高精度控制时,它们可以用于完成各种日常任务。但是,到目前为止,那些脑机接口成功地控制机械手臂的研究,都使用了侵入性的大脑植入物。这些植入物需要大量的医学和外科专业知识才能正确安装和操作,更不用说成本和对受试者的潜在风险。因此,它们的应用仅限于少数临床病例。 BCI研究面临的一大挑战是开发侵入性较小甚至完全无侵入的技术,该技术将使瘫痪的患者利用自己的"思想"来控制其环境或机器人肢体。这种无创的BCI技术如果成功,将会给许多患者甚至普通人带来巨大的改变。将会给许多患者甚至普通人带来巨大的改变。 卡内基梅隆大学教授贺斌和他的实验室使用新颖的传感和机器学习技术,能够访问大脑深处的信号,从而实现了对机械臂的高分辨率控制。他采用无创神经成像技术和一种新的连续追踪范式,克服了EEG信号的噪声,显着改善了基于EEG的神经解码能力,并促进了机器人设备实时连续2D控制。