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哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，通过生成式深度学习将低成本加速度计信号转化为高精度信号，突破其精度与量程瓶颈。该技术利用最优传输监督和拉普拉斯能量调制，使0.5美元的传感器达到200美元高端设备的性能，为工业、医疗等领域应用带来变革。
具身智能加速机器人发展，端侧AI与传感器深度融合。
拥有「五感」的机器人离我们不远了。
几十年来，制造业一直在热切期待着全自动工厂的到来。高科技机器人、智能机器和传感器组成的网络将无缝协调生产，解决普遍存在的劳动力短缺问题，同时大幅降低运营成本。理论上来说，这些工厂只需极少的人工干预，就能在完全黑暗的环境中运行，因此也被称为“熄灯工厂”。
Meta 发布新闻稿，介绍了旗下 FAIR（基础人工智能研究）团队对于机器人触觉感知能力的研究情况，这项研究旨在让机器人通过触觉方式进一步理解和操作外界物体。
具备高自由度运动下稳定且高精度作业能力。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
无需硬件传感器或对现有网络环境进行重大改动即可轻松部署。
自从2007年MEMS（微机电系统，Micro-Electro-Mechanical System）麦克风和加速度传感器做到iPhone内，这个低调的工业品开始逐渐被人所熟知，成就了苹果、华为、三星、小米、OPPO等各种消费电子品牌。
图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上。这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量。