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美国银行推出人工智能机器人来帮助客户分析个人财务状况
美国银行推出人工智能机器人来帮助客户分析个人财务状况
美国银行今天在拉斯维加斯举行的Money2020金融科技会议上推出了一个虚拟助理机器人。名叫Erica，机器人使用人工智能和预测分析来学习你的个人消费习惯，并提供有用的建议。机器人将在明年以语音命令或纯文本的形式登录美国银行的智能手机应用程序，据CNBC。Erica不仅是一个虚拟助理，还是每个客户的“个人建议者”，美国银行电子银行业务负责人Michelle Moore说。“我们花了很多时间投资于为客户带来更好的理财习惯，所以现在我们要整合一切，所有的功能，我们已经为4500万户家庭创建了一个数字助理，”Moore说。
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(12-03)(12-04)(12-08)(12-21)(12-22)(12-29)(01-04)(01-05)(01-07)(01-18)智能机器人有哪些种类？_百度知道
智能机器人有哪些种类？
我有更好的答案
有33568个种类
活动策划用的机器人种类就很多。有迎宾机器人，可以签到、语音交互;跳舞机器人，用来热场；全能机器人，以上功能都有。家里用的陪伴机器人、扫地机器人就不说了。比较高端的还有塔米绘画机器人、塔米下棋机器人这些科技馆里都可以看到。据说世界围棋冠军都没有机器人厉害了。
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能进行这种对话：me: Hello? bot: Hi.me: How are you? bot: I'm fine.me: What's your name? bot: It's hard to describe.me: How so? bot: I'm not sure.me: What color is the sky? bot: It's blue.me: What is your job? bot: It's not that i'm a fucking werewolf!me: What is the purpose of life? bot: A gift.me: Are you intelligent? bot: Yes, well...me: Are you a machine? bot: That's a lie.当网络够强大时，这个方法会产生简单的逻辑推理能力，但回答之间缺少一致性。看上去像个玩具，但在特定邻域问答数据多的情况下，还是能够解决一些实际的客服问题的。中文corpus训练的一部分结果：
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Scientific computing for Lua.
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Type ? for help
say "你 好"&&
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say "拜 拜"&&
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say "我 爱 你"&&
我 也 爱 你
主 人 ? ( ^ ○ ^ )
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say "我 喜 欢 你"&&
我 不 喜 欢 你 的 话 ， 就 没 有 存 在 的 意 义 了 。
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我 是 小 通
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[0.2131s] th&
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可 以 是 男 生 也 可 以 是 女 生
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我 是 你 的 黄 伟 贞 ， 你 的 好 贞 贞 ～
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say "愚 蠢"&&
壮 哉 我 大 五 毒 圣 教 可以看到，只要语料库够壮大，那么基本的问答还是很稳定的。8119 条评论分享收藏感谢收起7233 条评论分享收藏感谢收起服务机器人
智能机器人
工业机器人
服务智能机器人 - 智能机器人四大分类详细说明
　　（4）服务智能机器人
　　机器人技术不仅在工农业生产、科学探索中得到了广泛应用，也逐渐渗透到人们的日常生活领域，服务机器人就是这类机器人的一个总称。尽管服务机器人的起步较晚，但应用前景十分广泛，目前主要应用在清洁、护理、执勤、救援、娱乐、和代替人对设备维护保养等场合。国际机器人联合会给服务机器人的一个初步定义是，一种以自主或半自主方式运行，能为人类的生活、康复提供服务的机器人，或者是能对设备运行进行维护的一类机器人。
　　一种基于服务机器人的视觉系统设计
　本系统在设计上采用CMOS图像传感器代替CCD类型传感器进行采集图像，DSP处理芯片TMS320VC5509A进行图像处理以及作为CPU 控制，在设计过程中，为了直观显现机器人视觉系统识别和跟踪的效果，专门采用了一个TFT格式的液晶来直观显示。软件上，采用了一部分足球机器人的视觉技 术来达到对目标的快速识别，通过全局的特征矩构建的雅可比矩阵达到对目标的自适应跟踪。
　　1 硬件部分设计
　　图1为系统硬件电路的功能模块框图。
　　1.1 图像采集
　　视觉镜头把外部的图像信息成像在图像传感器的面阵单元上。目前流行的图像传感器有面阵CCD（Charged Coupled Device，电荷耦合器件）型和面阵CMOS两种。相比较CCD型的图像传感器，CMOS图像传感器的有源像素单元为每一个像素提供了放大器，只需一个 单供电低逻辑电平电压，功耗只相当于CCD的十分之一。CMOS图像传感器内部集成了A/D转换部分，直接输出数字信号。基于这些因素，本系统采用了 Omnivision公司推出的CMOS彩色图像传感器OV7635。
　　OV7635的分辨力为640X480，能输出3种格式的8位数据：YCbCr4:2：2模式、RGB4:2：2模式和RGB原始数据模式。输出 VGA格式最大可达到30fps（fps：每秒帧数）。能工作在逐行扫描下和隔行扫描下。OV7635有主模式和从模式两种工作模式。在主模式下，同步信 号和时钟不由外围设备控制。在从模式下，OV7635的场同步信号VSYNC，行同步信号HREF以及系统的晶振频率XCLK均由外部设备控制。本系统采 用的是主模式。OV7635通过I2C总线配置片内寄存器，使其输出原始数据。系统上电复位后，由DSP芯片的I2C总线信号对CMOS寄存器初始化。然 后OV7635就按要求输出图像信号。包括行同步信号HREF，场同步信号VSYNC，像素时钟信号PCLK，数字图像信号。
　　1.2 液晶显示
　　为了很直观的看到视觉系统对人的识别和跟踪效果，采用了一片INNOLUX公司的PT035TN01液晶显示屏。为了不增加对DSP的负担，同时也为 了实时看到对外界目标物体的跟踪效果，液晶显示的数据不经由DSP，直接通过传感器OV7635输出的图像数据信号和CPLD控制时序来进行显示。 PT035TN01是3.5英寸TFT格式的液晶，分辨力为320&3（RGB）&240，液晶IF1、IF2两输入控制脚对输入的数据格式进行选择：串 行RGB格式、CCIR601格式、CCIR656格式。液晶的扫描模式有4种。本视觉系统采用的输入数据格式是CCIR601格式，扫描模式为由上到下 和左到右的扫描模式。
　　在CCIR601格式下，图像传感器输出的像素时钟PCLK通过CPLD二分频作为液晶的工作时钟，图像传感器输出的行同步信号HREF经过CPLD 的处理后作为液晶的行同步信号HIS，这样，在CPLD控制下，图像传感器OV7635输出的数据信号送入液晶中进行显示。
　　1.3 时序控制
　　OV7635输出的场同步信号VSYNC，行同步信号HREF以及像素时钟信号PCLK接至CPLD芯片，产生控制信号把OV7635输出的数据信号 存入FIFO帧存储器AL422B中，以及产生液晶的时钟和行同步信号控制液晶的显示。CPLD采用了ALTERA公司的EPM7064芯片。在CPLD 中完成了对FIFO的写控制、通知DSP读信号、液晶的时钟信号的产生等功能。
　　CPLD接收场同步信号VSYNC，此信号的下降沿表示图像传感器输出一帧的开始，此时CPLD产生WRST负脉冲复位FIFO的写指针。场同步信号 VSYNC下降沿后，判断行同步信号HREF的上升沿到来，接着利用像素时钟信号PCLK作为写时钟WCK将图像数据直接存储到FIFO中，当存到一定的 数后，就及时发信号给DSP，以便DSP读取数据，本系统采用的是一个中断INT0来通知DSP。此时DSP可以读数据也可以不读，视处理的速度来定。读 数据时，可利用RD和片选，产生RCK信号。DSP读取的速度不能太快，以读取速度小于写速度为原则。
　　在对液晶的逻辑时序控制上，由于图像输出的信号是640&480的像素，而液晶的显示为320&240的格式。所以利用CPLD把图像传感器输入的像 素时钟信号PCLK进行二分频产生液晶的时钟信号控制液晶的显示，同时对行同步信号进行隔行有效从而达到液晶对图像的显示。CPLD中的程序编写用的采用 了硬件描述语言VHDL，在QUARTUSⅡ软件平台上进行编写的。由于在选用芯片时采用的是EPM7064S系列的44脚PLCC封装的，只能工作在 5V电压情况下，其输出的高电平信号是5V，必须通过处理才能接入系统中工作在3。3V状态下的芯片器件。
　　1.4 帧存储器选择
　　帧存储器有需要外部提供地址线的RAM和不需要外部提供地址线的FIFO，为了简化CPLD的设计。采用了FIFO的帧存储器。FIFO又可以分为基 于动态存储的DRAM和基于静态的SRAM。基于静态SRAM的优点是不需要刷新电路，但容量小，需要多片才能存储一帧数据;基于DRAM的优点是容量 大，只需一片就能存储一帧数据，缺点是必须有刷新电路。本设计中采用的是Averlogic公司的大容量FIFO动态存储芯片AL422B。其刷新电路比 较简单，仅需WCK或RCK提供大于1M的不间断脉冲即可。AL422B的存储容量为3MB，由于系统一帧的信息通常包含640&480个彩色像素，每个 像素占用2个字节，可存储1帧图像的完整信息，其工作频率可达50MHz。
　　1.5 视频处理DSP
　　在选用DSP时，在兼顾处理速度，存储容量，现有条件下的加工工艺水平，以及性价比方面，选用了TI公司的144脚封装的TMS320VC5509A，此芯片的最高工作频率可达到200MHz，具有很高的处理速度。
　　DSP收到来自CPLD的读通知信号后开始读取AL422B中的视频数据。为了方便处理数据，在DSP外围扩展了一个的SDRAM。芯片采用的是HYNIX公司的HY57V161610E，此芯片的存储容量为1M&16bits。
　　当DSP上电复位后，通过采样GPIO0～GPIO3的状态，根据采样的状态来进行什么样方式的程序装载。本系统的采用外接的flash存储芯片的 SPI口对DSP进行程序装载，接着通过DSP的I2C口对图像传感器进行寄存器初始化。图像传感器开始输出信号。整个系统开始进入工作。
　　DSP作为高速的处理器，主要用于图像的处理。由于本视觉系统要完成识别和跟踪功能，数据的处理量是很大的。在完成图像处理的同时，DSP也作为控制器使用完成对控制器的控制，从而构成视觉跟踪系统。
　2 软件部分设计
　　由于本系统采用的是颜色和形状相结合的办法对无遮挡目标物体的识别。为了达到机器人实时快速的目的，在软件方法上，主要采用了目前常用的足球机器人的颜色识别方法，目前比较常见是基于阈值向量的颜色判断法。下面简述颜色识别原理。
　　2.1 色彩空间选择
　　对于采用基于彩色图像分割的方法识别目标时，首先要选择合适的颜色空间，常用的颜色空间有RGB、YUV、HSV、CMY等。颜色空间的选择直接影响到图像分割和目标识别的效果。
　　RGB：是最常用的颜色空间，其中亮度等于R、G、B3个分量之和。RGB颜色空间是不均匀的颜色空间，两个颜色之间的知觉差异与空间中两点间的欧氏 距离不成线性比例，而且R、G、B值之间的相关性很高，对同一颜色属性，在不同条件（光源种类、强度和物体反射特性）下，RGB值很分散，对于识别某种特 定颜色，很难确定其阈值和其在颜色空间中的分布范围。因此通常会选择能从中分离出亮度分量的颜色空间，其中最常见的是YUV和HSV颜色空间。
　　HSV：接近人眼感知色彩的方式，H为色调（Hue），S为色饱和度（Saturation），V为亮度（Value）。色调H能准确地反映颜色种 类，对外界光照条件变化敏感度低，但是H和S均为R、G、B的非线性变换，存在奇异点，在奇异点附近即使R、G、B的值有很小变化也引起变换值有很大的跳 动。
　　YUV:RGB颜色空间线性变化为的亮度-色彩空间。是为了解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题而提出的。Y表示亮度（Luminance），UV 用来表示色差（Chrominance）。YUV表示法的重要性是它的亮度信号（Y）和色度信号（U、V）是相互独立的。所谓色差是指基色信号中的3个分 量信号（即R、G、B）与亮度信号之差。
　　因此，针对以上原因，本系统在采用的是YUV色彩空间。
　　YUV格式与RGB存在如下关系：
　　2.2 阈值确定和色彩判断
　　在确定阈值时，首先通过采集样本进行训练，从而得到预定的几种颜色在YUV空间的分量的上下阈值，如图2所示。
　　当一个待判定的像素在色彩空间中的位置落在这个长方体中时，就认为该像素属于要找的颜色，从而完成对图像颜色的识别。在Y空间中，Y值表示亮度，因它的变化很大，所以只考虑了U和V的值，在进行颜色判断时，首先分别建立U、V的阈值向量。
　　由于在系统中图像传感器的数字信号是8位，即1Byte，共255Byte，系统最多能判定8种颜色。在颜色识别后进行图像分割，在图像分割中采用了 种子填充算法，其整个种子的填充是和像素点的颜色同时进行的，一开始不是对所有的像素进行处理，而是分块进行的，本系统采用的块是32&24像素，这样计 算量大大减小。当中心点是所要识别的颜色时，就以这个点为种子向四周扩散，并判定周围像素点的颜色，直到填满整个块。在这过程中，同时对目标进行形状识 别。本系统采用了基于全局的特征向量的识别算法来进行识别。同时也为构建雅可比矩阵得到需要的矩特征量。图3为图像识别分割流程图。
　　2.3 视觉跟踪软件原理
　　当目标物体被识别以后，视觉系统将调整镜头使目标位于视野的中心。一旦物体运动，视觉系统将进行对目标物体的跟踪。
　　在机器人视觉跟踪系统上，采用无定标的视觉跟踪系统。无定标的视觉跟踪不需要事先对摄像镜头进行定标，而是应用自适应控制方面的原理，在线的实时调整 图像雅可比矩阵。通过二维的图像特征信息反馈，这种方式对摄像机模型误差和机器人模型误差、图像误差、图像噪声不敏感。基于图像跟踪的视觉跟踪控制系统， 如图4。
　　控制量c为机器人头部的控制系统。首先把目标放在机器人视野的前方采集到期望的图像，从期望图像中抽取期望的特征集，作为视野跟踪控制系统的期望输 入，从而完成任务需要的视野特征集定义。在实时控制系统中，由机器人的图像传感器获取实时采样图像，从中获取实时特征集，这样构成一个视野反馈，引导机器 人完成跟踪任务。区别于图像的简单几何特征，本系统选用的视觉特征集为全局的图像描述&图像矩。
　　根据矩特征变化量与相对位姿变化量之间的关系矩阵，即图像雅可比矩阵，然后利用推导的图像雅可比矩阵，设计了视觉跟踪控制器，完成系统对3D目标物体的平动跟踪。
3 实验结果
　　图5为DSP为clkout脚输出波形，表明DSP的内部时钟电路工作正常。图6的图像传感器输出数据波形证明了图像传感器工作正常。图7的DSP采集到的图像数据，可以确定整个图像采集硬件电路工作正常。
　　4 结　论
　　针对服务机器人的视觉系统，本文通过构建它的硬件系统和软件系统完成了整个系统的设计。在硬件系统上，采用了CMOS图像传感器，CPLD时序控制， 异步动态FIFO的数据缓存，以及高速DSP处理器构成了一个典型的图像采集系统，并调试输出了图像信号。在软件设计上，采用了足球机器人的彩色识别和彩 色分割识别技术去完成视觉系统快速准确的识别，采用基于动态的工作方式以及采用基于图
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机器人2.0是突破智能制造发展的关键，目前国内一些机器人厂商已经在考虑引入物联网、云计算等技术。拓斯...
截至目前，中国自主品牌工业机器人年产量达到10万台的目标已经实现，2017年前10个月，累计生产工业...
本文从硬件的选择、工业机器人与CNC数控机床的接口定义等方面，介绍了两者集成的步骤，同时介绍了集成上...
2017年，中国在多项利多政策主导下，正在成为全球工业机器人最大市场,据工信部数据统计，2015年中...
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