Ինժեներների և գիտնականների աշխատանքը, երբ նրանք ստեղծում են միմաստացումներ, ինչ-որ բան հատուկ է: Այս միմաստացումները թողնում են դրանց հետազոտել, թե ինչպես աշխատում են բանալիքները՝ մի ձևով, որը մի փոքր նման է թվային խաղալիքների հետ խաղալին: Տեխնոլոգիաների օգտագործմամբ, ինչպիսին է MINYUE կառավարական ինտելեկտով ռոբոտներ օգնում են նախկինսեր պատկերացնել իրական աշխարհի արդյունքները, նույնպես, ինչպես խաղաթափանցը ցույց է տալիս վավեր ապագային դեպքը։ Բայց առաջացնելուց առաջ մեր թվային խաղաթափանցերի հետ, անհրաժեշտ է համոզվել, որ դրանք ճիշտ աշխատում են։ Այս հաստատությունը կոչվում է «Իրականացված Մոդելավորման Հաստատություն»։ Երբեմն այս պահին մեզ անհրաժեշտ է այս հաստատությունը, որոնք տալիս են մեզ վստահություն, որ այն, ինչ մենք գտնում ենք այդ թվային տեխնոլոգիայի միջոցով՝ ճիշտ է։
Հիմա դавենք մի բան, որը մենք բոլորս սիրում ենք — կուկիներ պատրաստել: Ինչ կարող է տևել, եթե հետևում եք ձեր սիրված կուկիի գործառույթին, բայց չափումները սխալ են? Դու ինչ կինք կարծու տեղի ունենա, եթե? Դա կարող է նույնիսկ նำել ձեր կուկիներին՝ հուսալի համար համեմատվել կամ անգույն լինել կուկիի համար: Սա ուղղակի պատճառ է, որովհետև նույնիսկ սիմուլյացիայի մոդելները պետք է ստուգվեն: Եթե չեն լավ թեստավորված, ապա արդյունքները ճիշտ կլինեն թե ոչ՝ դա դառնում է լոտո: Նույնիսկ ինչպես դու ցանկանում ես զգալիս լինել գործառույթը հետևելու համար՝ որպեսզի ձեր կուկիները լավ համ ունենան, մենք պետք է փորձենք այս մոդելները՝ որպեսզի համոզվենք, որ դրանք մեզ տալիս են այն, ինչ կոչվում է փաստ։
ឥ այժմ թող մենք փոխարինենք մեր մտքերը մեկ այլ հարցին, որը բոլորն էլ գիտենք. Ներկայացրեք մի գետանի վրա, որտեղ մեքենաներ են գնացիկ: Դուք չեք ցանկանում, որ այդ գետանը շատ լինի և պակրվի, երբ մեքենաներն են վրայով, այդպես չէ՞։ Սա նույնիսկ ավելի կարևոր է՝ MINYUE-ի միմետիկ մոդելները ստեղծելու համար, որոնք հանդիսավոր ինտելեկտ կարող են լինել կարողանուն և վստահելիությամբ լինել։ Մենք ստրես-թեստեր կատարում ենք մեր միմետիկ մոդելներին, նույնիսկ ինժեներն գետաները թեստելիս՝ համոզվելու համար, որ դրանք աمنուն են։ Մենք թեստեր կատարում ենք դրանց տարբեր միջավայրերում և դրականումներում՝ համոզվելու համար, որ դրանք կարող են կենսական աշխարհի բոլոր դեպքերը կանգնել։ Այդպես անելով, մենք կարող ենք ավելի վստահելությամբ ունենալ, որ մեր միմետիկները վալիդ են և վստահելիությամբ։
Երբ մենք ստուգում ենք, թե ճիշտ է արդյոք այն, ինչ մեզ հավատում է մեր ընկերը, երբ նա պատմում է պատմություն, դա ավելի քիչ սառնացում է։ Սա ավելի խորհրդային արարածն է ունենալ, քանի որ նշանակում է, որ մենք կրիտիկական ենք այն տեղեկատվության նկատմամբ, որը մենք սեղմում ենք։ Նույն բանը պետք է անենք, երբ դիտում ենք մեր սիմուլացիաների արդյունքները։ Դրա պատճառով վալիդացիան կարևոր է։ Մենք կարող ենք հաստատել, որ այս ֆենոմենը իրականում է տեղի ունենում, ներառյալ մեր սիմուլացիաների այսօրյալ տվյալները և մեթոդները։ Դա նման է նրան, երբ հաստատում եք, որ ձեր ընկերի պատմությունը համապատասխանում է այն, ինչ դուք արդեն գիտեք։ Եթե այդպես է, դուք ավելի հեշտ վստահում եք այն։
Արդյոք երբեմն լրացրեցիք խառը? Դա նման էր, գիտեք թե ինչքան հաճելի է, երբ կտորները լավ միանալիս են: Սա նույն ձևով պետք է լինի մեր միմանկյալ մոդելները՝ աշխատելու իրական տվյալների միջավայրում: Երբ վավերացնում ենք այս մոդելները, համոզվում ենք, որ իրենց տեղեկատվությունը համապատասխանում է ինչ դիտում ենք իրական աշխարհում: Սա կարևոր է, քանի որ օգնում է մեզ ավելի լավ նախատեսումներ և որոշումներ կատարել առաջացած տվյալների հիման վրա: Նրանք ասում են, որ մոդելները համապատասխանում են իրական փորձերին, և մենք կարող ենք ավելի վավեր գնահատել նրանց նախատեսումները:
Կարող ենք օգտագործել մոդելներ նույնպես, ինչպես MINYUE-ն աԼ ռոբոտ անալիտիկայում և միմանկյալում, որպեսզի օգնենք նախատեսել մասնակիցների վարքը մեր պլաների վերաբերյալ, պետք է համոզվենք, որ մոդելները ներկայացնում են և վավեր են:
xamarin կարևոր մաս է մեր կյանքի մեջ: Մենք սպասում ենք, որ մեր հավատալի գրքը, ինչպես դուք, շարունակի լինի լավ պատմությունը, մենք սպասում ենք, որ մեր միմաստացող մոդելները տալիս են վստահելի տեղեկատվություն: Այդ վստահության հասնելու համար մեզ պետք է ժամանակ դարձնել այս մոդելները լրիվ անցնելու և ստուգելու համար: Այսպիսով, մենք կարող ենք ունենալ 100%-ի վստահություն դրանց ճշգրտության և վստահելիության մասին: Դա կարող է նշանակել վստահություն, որ մենք օգտագործում ենք այս թվային գործիքները՝ ավելի լավ հասկանալու համար աշխարհը և ինֆորմացիայի հիման վրա որոշումներ ստուգելու համար:
Beijing Minyue Technology Co.,LTD, որը համարվում է աշխարհի նախկին գեղատեսական տехնոլոգիայի կազմակերպությունը՝ արդյոք ինդուստրիալ ռոբոտների ոչ տարածաշրջանային ինտելեկտուալ կիրառման ոլորտում։ Մենք մասնագետ ենք առանց ծրագրավորման սեփական ինտելեկտուալ UFACTURING-ի վրա, օգտագործելով մեր սեփական արտադրած RobotSmart - Ինտելեկտուալ 抉cision Making System, SmartVision - Binocular Structured Light Vision System և SmartEye - Laser Vision Seam Tracking System։ Առաջարկում ենք նոր գերասենյակային ինտելեկտուալ ռոբոտային համեմատում և ստիրում լուծումներ։
Օգտագործում է գտնելու և հետևելու ֆունկցիան, սկանավորելով վիճbum հատվածը, հաստատելով վիճbum հատվածի դիրքը և տեղեկատվությունը, որպեսզի حيحուղանակենք վիճbum դիրքը միջև 3D թվային մոդելային գծագրում և իրական աշխատանքային մասին, լուծելով վիճbum սխալների պատճառով մուտքային նյութերի սխալների և ջերմային դեֆորմացիայի պատճառով։
Առաջարկում է հզոր վիճակագրական ռոբոտ, որը ենթադրում է առաջի բեռնում, կողմից բեռնում, փոխադարձ բեռնում, գանտրի մուտք, բանավեճ տրայեկտորիայի պլանավորում մի քանի ռոբոտների համար, մի քանի արտաքին առանցքների և դիրքաշրջի համատեղումների: Հասնում է ռոբոտի շարժման միմաստիկական մոդելավորման, հարթադիրքի հայտնաբերում, միակության հանգումից խուսափումին և առանցքի սահմանների հայտնաբերում։
Արագ, ճշգրիտ, լինելով անծրագրային, բարձր արդյունավետությամբ և բարձր ճշգրտությամբ։ Դա լուծում է pä դարձնում է ավելի հեշտ այն բարդ ուսուցման գործընթացը, որը հանդիսանում է تقليստական ռոբոտների համար, ավելացնելով ուսուցման գործընթացի կանգ ժամանակը։
EN
AR
HR
NL
FR
DE
EL
HI
IT
JA
KO
PT
RO
RU
ES
TL
IW
ID
LV
LT
SR
SK
UK
VI
GL
HU
TH
TR
FA
AF
MS
MK
HY
AZ
KA
UR
BN
LA
MN
KK
