Nilai crowdsourcing robot demonstrations, dengan syarat projek mampu menangani data bising. Dalam hal ini, pendekatan @axisrobotics agak pragmatik. Pipeline yang dilukiskan termasuk: ☆ penapisan kualiti ☆ menukar demonstrasi manusia yang bising menjadi trajektori yang boleh digunakan ☆ menghapuskan tindakan ragu-ragu atau berhenti, serta menggunakan Savitzky–Golay untuk menghaluskan trajektori—sehingga belum disahkan secara jelas oleh Axis di X ☆ menggunakan cubic spline untuk resampling, serta menyelaraskan keadaan robot/objek secara temporal ke grid kawalan 20 Hz yang stabil Axis juga secara terus mengakui bahawa demonstrasi web mentah mengandungi micro-jitters, kadar bingkai yang berubah-ubah, dan data mentah semata-mata tidak mencukupi untuk latihan polisi yang boleh dipercayai; ia juga menerangkan pengesahan semula trajektori yang dihantar. Tidak mengelakkan titik kesukaran adalah isyarat baik; yang seterusnya perlu diperhatikan ialah sejauh mana pengesahan berkesan dalam skala besar. Menurut anda, moat yang lebih penting ialah bilangan penyumbang, atau kemampuan untuk menukar demonstrasi mentah menjadi trajektori yang siap untuk latihan?
Crypto Maverick .edge🦭 ./Kongsi
Sumber:Tunjukkan artikel asal
Penafian: Maklumat yang terdapat pada halaman ini mungkin telah diperoleh daripada pihak ketiga dan tidak semestinya menggambarkan pandangan atau pendapat KuCoin. Kandungan ini adalah disediakan bagi tujuan maklumat umum sahaja, tanpa sebarang perwakilan atau waranti dalam apa jua bentuk, dan juga tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat kewangan atau pelaburan. KuCoin tidak akan bertanggungjawab untuk sebarang kesilapan atau pengabaian, atau untuk sebarang akibat yang terhasil daripada penggunaan maklumat ini.
Pelaburan dalam aset digital boleh membawa risiko. Sila menilai risiko produk dan toleransi risiko anda dengan teliti berdasarkan keadaan kewangan anda sendiri. Untuk maklumat lanjut, sila rujuk kepada Terma Penggunaan dan Pendedahan Risiko kami.