机器人

大数据在人工智能机器人的实践应用 图灵机器人是一款和微软小冰差不多同时出现的产品，只不过前者是以内测的形式提供给开发者。图灵机器人创始人俞志晨上一个创业项目是虫洞语音助手，一款偏向于生活问答方向的聊天机器人，图灵机器人即是俞志晨的团队在虫洞的基础上所推出的一个开放平台。俞志晨更多地想把图灵机器人做成一套在人工智能... 详细解读 和小伙伴们一起来吐槽 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/856019/blog/348054

交易所量化机器人软件开发介绍与意义 量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策，量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势、对冲、三角、跨期等。 源中瑞量化交易软件不需要对接交易平台， 交易策略不需要考虑平台的接口，策略针对选择的标的运行，使用通用的下单函数就可以下单，查看信息、不成交撤单重发、意外情况造成持仓和策略不匹配等，全部由软件搞定 交易策略专用语言 为了方便投资者使用，我们专门开发了专用的策略脚本语言，极大的降低了量化交易的难度。 专注核心问题 使用源中瑞量化交易系统，用户不需要考虑各种技术细节，只需要专注于交易逻辑，找出能盈利的方法并写成交易策略，就可以完全由软件24小时来运行。 源中瑞量化交易系统的优势 无情绪干扰： 健康的交易心态是交易者必须具备的素质。人总会有情绪的波动，交易看盘是一件容易让人情绪失控的事情。需要做交易所量化机器人可微加ruiecjo购买软件。虽然每个策略的止盈、预警和止损点都是提前设计好的，但到了这些点位附近，很容易失去情绪控制。软件来执行交易策略不会有情绪的干扰。 执行力强： 在交易系统和规则很完善的情况下，执行系统交易信号，看似容易，实际上很难。当信号出现时，能够连续二十次执行无误的，不超过20%，而连续一百次正确执行的，不超过1%

作者简介：白朔天，前滴滴算法专家，中科院博士，拉勾教育专栏作者。本文选自专栏： 《机器学习入门21讲》 。 你好，我是白朔天，今天给大家分享到的，是机器学习的必备基础，也就是数学基础。本课时我们主要学习极值，以及如何通过梯度下降法求解极值。 毋庸置疑， 人工智能技术可以让机器帮助人类做出更正确的决策。 而在做决策的时刻，机器就必然会面对在多个决策之间进行抉择的情形。这个决策通常是在有某些限定条件下的选择取舍。 例如，小明在填写高考志愿时，需要在多所目标高校中选择最合适自己的那所。假设在这个过程中，小明的决策依据是学校综合实力和被录取可能性的求和。对于北大、北理工、北大青鸟，三所学校的综合实力排名是递减的关系；而对于小明而言，他被录取的可能性是递增的关系。因此， 在决策志愿时，就需要综合考虑这两个因素，以保证自己的考学利益最大化。 此时，这个问题就是一个最优化决策的数学问题。 本文选自专栏：《机器学习入门21讲》 这个例子非常简单，可能简单扫一眼，人们就能得到最优决策的结果。能够快速决策的一个重要原因是它的决策变量只有选择某个学校这一个。而对于更加复杂的最优化决策问题，假设其决策变量有成千上万个，而决策结果受这成千上万个变量的共同影响时， 人们作出最优决策将会变得非常困难。此时就是人工智能发挥作用的重要场景。 不管是简单还是复杂的最优化决策，其本质都是个数学问题

吸烟机器人 他们设计的吸烟机器人类似于以前的左轮手枪，装填香烟的部分就像是手枪的弹巢位置，一次可以装载 12 支香烟，由机器点火，并且编程确定 “吸烟” 的频率。 吸烟者常会患上慢性阻塞性肺病，伴随着激烈的咳嗽和感染，而哈佛大学 Wyss 研究院的科学家们正在致力于解开这一棘手的医学难题。 既然是机器 “人”，自然也是有肺的。在实验中，机器人会将烟雾通过管子传递到透明芯片上，这个过程模仿了人类呼吸道工作的过程。在透明芯片上包含有很多活的人类肺细胞，它会产生被称为纤毛的微型凸起。 实验会对比两种代表不同人群的肺芯片，即健康的人和患有肺病的人，并且观察二者对吸烟的不同反应。一段时间的试验后，研究人员发现，吸烟的烟雾使跳动的纤毛组织活动开始变得不规则，这影响了纤毛四周定向清洁的粘液。 粘液的增多，可能就是导致吸烟的人咳嗽、痰多的原因。研究人员表示，这一发现可以让专家从纤毛这个途径对慢性阻塞性肺病着手研究。 由于啮齿动物和人类的吸烟后的免疫反应有所不同，哈佛大学打造 “吸烟” 机器人，除了想避免动物实验的残忍，也是为了实验的科学性考虑。 虽然这种 “吸烟” 机器人 模仿人类呼吸系统还没那么完美，但它让吸烟研究变得更高效更人道。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3008585/blog/787187

到目前为止，有关 RPA（机器人流程自动化）的许多好处（大幅降低成本、减少错误、优化业务流程等），已经开始被更多的人所熟知。 但实际上，RPA 还是增进企业内部各方协作的“润滑剂”。 1、之前从未合作过的员工之间的协作 自动化端到端流程本身的行为将迫使员工进行协作，包括彼此从未有过互动的员工。为了实现流程自动化，组织必须将不同部门的员工（例如 IT、财务和客服人员）聚集在一起，组成跨职能团队。并仔细考虑整个流程，因为在创建 RPA 自动化流程机器人的过程中，可能会出现十几个以前不曾知道的流程变体。通过跨职能团队的协作，迅速找出问题的解决方式，让人意识到一切都是相互关联的。 2、IT 与业务之间的协作 几十年来，专家一直在倡导 IT 和业务应该更紧密地合作。但在许多组织当中，技术专家和业务用户之间并没有形成真正的合作。极端情况下，这种脱节甚至还会成为阻碍技术功能顺利实现的“元凶”。RPA 的部署，往往需要技术人员和非技术人员携手合作，以便自动化流程不是简单地做做样子，而是切实改善业务流程。 3、团队之间的协作 一些企业正在使用双团队方法开发 RPA 机器人，以确保机器人正常工作。一个团队开发核心自动化功能，而另一个团队验证自动化的逻辑。如果有任何错位，两个团队会齐心协力，共同解决问题。这可确保通过密切协作对逻辑进行全面测试和双重检查。 4、员工和机器人之间的协作 随着 RPA

谈起RPA机器人流程自动化解决方案，有人会认为它就是针对某个流程的解决方案，也有人将其推崇为某一行业的解决方案。 我们从RPA的具体操作情况来看，RPA机器人可以根据Excel内容操作软件自动填单，从结果上看客户的自动填单业务通过RPA解决了。事实上，这只能说明RPA在Office软件上得到了技术验证，但不能说RPA在某个行业也得到了验证。 且不说RPA软件是否能代表整个行业，但仅仅是技术层面的验证，始终不足以支撑RPA的行业解决方案。 那么，如何去梳理或者总结一个行业的RPA解决方案？ 既然是总结，总要有经验，而经验就来源于项目——基于一个典型客户的RPA项目。从项目角度就不能单纯的以解决“拟人化”“自动化”为导向，而是应深入业务，了解客户实际的业务协作模式后，再规划其应有的RPA流程。 以某跨国贸易RPA项目为例，该项目核心主要是交付财务的对账机器人，联合多个内、外部系统以及海外的业务团队，串联从业务下单到最终的回款对账。无论是线上还是线下，都打破了原有费时费力的传统流程，融合成了一个全新的闭环业务。 很多RPA的实施人员可能会单纯地认为，在软件的操作上，只要尽可能满足“拟人化”“自动化”就可以了。殊不知“流程自动化”的“流程”才是RPA最大的定义。这里的“流程”也并不应该简单指“操作流程”，而是“业务流程”。 所以在该项目的初期方案规划上，项目组大胆地尝试将“员工与员工协作

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面试题13. 机器人的运动范围 地上有一个m行n列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格 [35, 37] ，因为3+5+3+7=18。但它不能进入方格 [35, 38]，因为3+5+3+8=19。请问该机器人能够到达多少个格子？ 示例 1： 输入：m = 2, n = 3, k = 1 输出：3 示例 1： 输入：m = 3, n = 1, k = 0 输出：1 提示： 1 <= n,m <= 100 0 <= k <= 20 class Solution { int m,n; public int movingCount(int m, int n, int k) { int max = (m > n) ? m :n; this.m = m; this.n = n; int[] rouSum = new int[max]; //计算坐标和 for(int i = 0;i < max;i++){ int j = i; while(j > 0){ rouSum[i] += j % 10; j /= 10; } } boolean[][] visited = new

Localization (using Histogram Filters) 定位指的是在传感器和移动之间来回的迭代，使得能够保持跟踪目标对象的位置、方向和速度。 这篇将写一个程序来实施定位，与GPS相比，这个的程序将极大的降低误差范围。 假设一个汽车或者机器人所处在一个一维世界，它在没有得到任何提示在哪一位置。通过一个函数对这个问题建模，纵轴表概率，横轴表这个一维世界里所有位置，利用一个当值函数给这个一维世界每一个地方分配相同权重。 为了定位必须引入其他特征，假设有三个看起来相似的门，可以从非门区域 区分一扇门，（brlief = 信度），机器人感受到了它在一扇门的旁边，它分配这些地点更大的概率。门的度量改变了信度函数，得到新函数像这样，三个临近门的位置信度递加，其他所有地方信度递减，posterior bilief 表示它是在机器人进行感测测量后定义的。 如果机器人移动了，那么凸起的信度也会随之移动（所在位置的概率），而且凸起会因为机器人只是粗略地知道移动了多远而变得扁平化，这个过程叫卷积，卷积就是两个函数或措施的重叠，具体的说是一个函数划过另一个函数的重叠占比，介于0~1之间（CONVOLUTION 卷积） 假设汽车或机器人发现它的右边再一次靠近一扇门，此时在先于第二次测量的信度上乘以一个函数，函数如下，它在每一扇门下都有一个很小的凸起，但却有一个非常大的凸起

Recommended Books Here is a list of books which I have read and feel it is worth recommending to friends who are interested in computer science. Machine Learning Pattern Recognition and Machine Learning Christopher M. Bishop A new treatment of classic machine learning topics, such as classification, regression, and time series analysis from a Bayesian perspective. It is a must read for people who intends to perform research on Bayesian learning and probabilistic inference. Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference Martin J. Wainwright and Michael I. Jordan It is a