clutter

　　 随着学会的队伍不断发展壮大，分支机构的发展愈发完善，丰富多彩的分支活动与学术分享也频频呈现。疫情期间，CAAI认知系统与信息处理专委会积极倡导学会“疫情防控不放松，学习充电不间断”的理念，邀请年轻学者结合本专委会自身领域研究精选相关文献进行研究与再解读，与大家分享《基于主动探索的智能抓取机器人》。 　　论文: Deng, Y., Guo, X., Wei, Y., Lu, K., Fang, B., Guo, D., Liu, H., Sun, F. (2019). Deep Reinforcement Learning for robotic Pushing and Picking in Cluttered Environment. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).doi:10.1109/iros40897.2019.8967899 　　 1. 研究背景 　　近年来，电子商务的发展推动了物流产业项目的繁荣，全球物流市场收入预计在2021年达到224亿美元。人力成本的快速上涨，使智能化的物流装备在提高物流效率等方面的优势日渐突出。我国物流行业正在从劳动密集型转向技术密集型，机器人代替人工是未来的趋势。 　　目前，物流自动化的难点在于仓储物流，80

论文传送门 视频 作者 北京大学 Yucheng Huang Tong Yang 中国科学院软件研究所计算机科学实验室 Lei Shi Yue Su Deyun Wang 雅虎实验室 Yifan Hu 亚利桑那州立大学 Hanghang Tong 圣母大学 Chaoli Wang 清华大学美术学院 Shuo Liang 摘要 影响力演化图的可视化对于执行许多现实生活任务（例如引文分析和社会影响分析）很重要。主要挑战包括如何总结大规模、复杂和随时间变化的影响图，以及如何设计有效的视觉隐喻和动态表示方法来说明随时间推移的影响模式。在这项工作中，我们介绍了Eiffel，这是一个集成的可视化分析系统，该系统对节点，关系和时间纬度的影响力演化图进行了三次汇总。在数值实验中，就基于影响流的目标而言，Eiffel汇总结果优于传统聚类算法。此外，提出了一种流程图表示法，并适用于影响图摘要的情况，它支持两种演化可视化模式（即翻书和电影），以加快对影响图动力学的分析。我们进行了两个受控用户实验，以分别评估影响图摘要和可视化方面的技术。我们还在两种典型情况的影响力演化分析中展示了该系统，这两种情况是科学论文的引文影响和新兴在线事件的社会影响。评估结果证明了Eiffel在影响演化图的可视分析中的价值。 Introduction 影响力 Cyber-Influence （社交） Social

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 机器人作为面向未来的智能制造重点技术，其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势，被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域，如图1-1所示。然而，传统机器人系统大多都是在结构化环境中，通过离线编程的方式进行单一重复作业，已经无法满足人们在生产与生活中日益提升的智能化需求。随着计算机技术与传感器技术的不断发展，我们期望构建出拥有更加灵敏的感知系统与更加智慧的决策能力的智能化机器人系统。 图1-1 机器人的应用领域 图1-2 机器人抓取的操作流程与步骤 机器人抓取与放置是智能化机器人系统的集中体现，也是生产与生活中十分重要的环节，近几年来在工业界与学术界得到了深入而广泛的研究。具体的机器人抓取可以分为视觉感知部分与机器人抓取操作部分。视觉感知部分又包含：模型与场景表征、目标识别与定位这两个步骤；而机器人抓取操作部分则包含：系统标定、运动控制与抓取规划等步骤，如图1-2所示。这其中，机器人通过视觉传感器感知环境并实现对目标物体的识别与定位，也就是视觉感知部分，是十分重要的环节，其直接决定了后续机器人的抓取精度。 图1-3 二维图像的部分缺陷 受益于计算机算力的不断提高以及传感器成像水平的高速发展，目前针对结构化环境或者半结构化环境中，基于二维图像的机器人平面单目标物体的抓取技术已经趋于成熟

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To this end, we rely on an efficient representation of object views and employ hashing techniques to match these views against the input frame in a scalable way. Our approach to 3D object detection is based on 2D view-specific templates which cover the appearance of the objects over multiple viewpoints. Since viewpoints include the whole object, they can generally handle objects with poor visual features, however they have not been shown to scale well with the number of images so far . We apply hash functions to image descriptors computed over bounding boxes centered at each image location of

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> Edge Beta中文免费版是一款搭载了与Chrome谷歌浏览器同样的Chromium内核的Edge浏览器，不仅拥有更好的性能、稳定性以及网页兼容性，对追求效率的人士而言，最重要的是它还能“原生支持”安装和使用 Chrome 插件扩展。 Microsoft Edge Beta for Mac(Edge浏览器) https://www.macdown.com/mac/5095.html Microsoft Edge Beta Mac版软件介绍 基于 Chrome 内核的 Microsoft Edge 浏览器即将登陆 Mac、Windows 平台，小编也在第一时间在网上找到已经 leak 的 macOS DEV 版本的 Microsoft Edge 浏览器体验了一下。目前 Dev 和 Canary 版本已经泄漏。简洁稳定快速是 Chrome 内核系列浏览器的三大特色（除了中国浏览器），搭配了 Chrome 内核的 Edge 浏览器可以让这款微软家的小兄弟更方便的与 Mac、Linux 平台结合，这款浏览器依然继承了 Win 平台 Edge 浏览器的诸多特点。 Microsoft Edge Beta Mac版功能介绍 结束标签混乱。 整理您的网站。Microsoft Edge具有预览，分组和保存选项卡的简便工具。快速查找，管理和打开您留出的标签

My main objective is to run snappy player ( https://wiki.gnome.org/Snappy ) on target machine ( BeagleBone Black ) so, I wrote a recipe for Snappy player( snappy_1.0.bb ) as below LICENSE = "GPLv2" LIC_FILES_CHKSUM = "file://COPYING;md5=686e6cb566fd6382c9fcc7a557bf4544" SRCREV = "e73fabce4c397b40d490c74f6a6a0de000804f42" SRC_URI = "git://git.gnome.org/snappy" S = "${WORKDIR}/git" RDEPENDS_${PN} = "gtk+3 gstreamer1.0 glib-2.0 clutter-1.0 gstreamer1.0-plugins-base libxtst clutter-gst-3.0 clutter-gtk-1.0 libx11 cairo gdk-pixbuf" # inherit line inherit pkgconfig autotools FILES_${PN} += "${datadir