Ⅰ 哪個品牌/牌子的兒童智能機器人好
兒童機器人哪個牌子好,我是從這「五個方面」來看的
一、看外觀設計、材質
孩子對機器人的第一印象便是外觀設計了,家長在選擇一款機器人的時候除了是否可愛外,還要考慮使用起來容不容易操作,攜帶起來方不方便。從材質上看,孩子的皮膚比較敏感,抵抗力比價弱,市場上兒童機器人常用的材質有:食品級ABS+TPU,ABS+環保硅膠,環保ABS+PC,安全級ABS+TPU等。食品級ABS+TPU材質沒有氣味、耐摔、安全,適合各個年齡段的孩子。
二、看語音識別准確度和速度以及應變能力
語音識別准確度對智能機器人來說,是一項很重要的指標,這是人機交流的第一步,如果識別度差,那就說明智能程度不夠。語音識別准確很重要,識別速度也很關鍵。此外,如果機器人給出准確回復要花上個十多秒,相信大多數使用者會失去耐心,使用體驗自然也是十分糟糕了。為此,語音識別速度也是應當著重考慮的。
每個孩子的說話方式都不盡相同,也許說的話不完全一樣,卻有一個同樣的目的,所以兒童智能機器人語音識別的應變能力能不能應付得了不同的問法,這也是檢驗它智能程度的一大要素。
三、看內容
語音溝通是機器人的基本功能之一,而豐富的內容體系才是機器人教育功能的體現,目前不帶視頻的機器人大都需要通過手機下載安裝特定APP後才能夠實現,這時我們可以通過手機看APP上內容是否豐富,是否是最新的資料,是否可以更新等。而對於帶視頻的機器人,可以直接通過點擊屏幕了解。
四、看品牌和價格
品牌,是廣大消費者對一個企業及其產品過硬的產品質量、完善的售後服務、良好的產品形象、美好的文化價值、優秀的管理的結果等等,所形成的一種評價和認知,是企業經營和管理者投入巨大的人力、物力甚至幾代人長期辛勤耕耘建立起來的與消費者之間的一種信任。當我們難以通過其他因素做判斷的時候,比如網購,我們可以選擇品牌產品,筆者在此推薦幾個品牌,不用說巴巴騰是必須的,另外,優必選、科大訊飛的智能蛋也不錯。
我們大部分人都相信「好貨不便宜,便宜沒好貨。」特別是對於工業品而言,這一點,應當被奉為圭臬,然而有時候,我們也會因為商家的營銷手段,相信價格低到離譜的好貨,一定要警惕這一點。在能力接受的范圍內,應當以安全、好用和耐用為首要的考慮因素。
五、看孩子的年齡
孩子的孩子的視力發育在4到6歲達到成人水平,而在此之前,孩子的眼及視力尚未發育完全,為了孩子的視力和眼的發育及健康,推薦4至6歲以下的孩子購買不帶屏幕的兒童機器人。等到了年齡後如果有需要再換帶屏幕的兒童機器人。
巴巴騰「爸爸疼」兒童機器人——中國孩子的良師益友,智慧好夥伴
Ⅱ 目前教育機器人品牌都有哪些
教育機器人品牌都有:
1、韋哲樂高機器人:
韋哲國際創意中心成立於2005年7月,是一家專業的創意樂高少兒課程培訓機構。引進國際少兒樂高教育的課程體系,韋哲樂高機器人專為2至12歲的兒童提供完整的樂高少兒課程,通過'Learning by Making' 的教育理念,全方位培養孩子的動手能力、創新思維、團隊合作等綜合能力。
2、開塔機器人:
開塔機器人WLKATA為北京勤牛創智科技有限公司旗下品牌。勤牛創智深耕機器人智能教育領域,放眼全球機器人教育發展,直擊新工科與青少年STEM教育痛點,打造劃時代的教學與實驗裝置、軟體模擬配套、在線課程實施及教育者培訓服務,立志為智能教育提供更前沿、更精準的機器人專業教育裝備和整體應用方案。
3、鳳凰機器人:
為了適應未來科技社會對技術型人才的需要,讓機器人這個看似高深的類人智能電子產品正在走向大眾教育,不少地區陸續把機器人教育納入中小學教育信息技術教材中。
鳳凰機器人機器人作為增強學生的動手能力,促進學生的思維發展及創新能力訓練的有效工具,在教育界逐漸得到認同。鳳凰機器人正是順應了機器人教育的需求,引進樂高和慧魚課程。
4、卡巴機器人:
卡巴Kabba青少兒科技活動中心,旨在為3-16歲青少兒提供科技啟蒙教育,培養孩子的創造力。卡巴KABBA以風靡歐美等發達國家的科技啟蒙教具為載體,通過「做中學」,即Learning by making,激發孩子們的學習興趣,想像力、動手能力、組織協調能力等。
5、瓦力工廠:
瓦力工廠是優游寶貝教育集團旗下品牌,優游寶貝教育是青少年機器人教育全生態鏈企業,涵蓋自主知識產權機器人教具研發、設計、生產,配套課程編寫,國內外機器人賽事承辦,機器人教師培訓認證,機器人教育建構中心開設等業務。
Ⅲ 智能機器人哪個品牌好求推薦
智能機器人品牌科沃斯智能掃地機器人(ECOVACS)、艾羅伯特智能掃地機、飛利浦智能掃地機、Proscenic智能掃地機都很不錯,推薦購買。
由於掃地機器人的需求越來越大,所以掃地機器人品牌和種類也越來越多,國外也有越來越多的品牌進入中國;功能方面也有很多種類,比如有單一清掃的,有掃拖合一的,吸掃二合一的等等;家庭戶型以及類型不同,家庭所需也是不同的,但並不是越貴就是越好的,選擇太一般的又不能滿足日常的清理需要。
第一名:科沃斯智能掃地機器人(ECOVACS)
作為國內自主品牌的掃地機器人,已經成為掃地機器人行業中的翹楚,在國際中也有較強的影響,科沃斯專業從事家庭服務機器人的研發、設計、製造和銷售。
第四名:Proscenic智能掃地機
它是由台灣智能化工業協會創辦,依託於台灣工研院的技術背景,從1996 年陸續投入智能掃地機行業的研發與生產,1998 年推出台灣第一款智能掃地機器人。
Ⅳ 室內空氣污染包括什麼
室內空氣污染主要包括以下4種:
一、甲醛
主要來源:傢具、窗簾、牆紙、地板、沙發布、床單、地毯、膠水、粘合劑、固化劑等化學輕材料。
特性:
①濃度低時無色無味;濃度高,超過3倍,有強烈刺激性氣味的氣體;
②它可溶於水、醇和乙醚,其35%~40%的水溶液稱為福爾馬林;
③沸點-19.5℃;
④由於裝飾產生的甲醛,釋放期長達3 - 15年,揮發速度受溫度影響很大。隨著溫度的升高,甲醛的釋放將加速,低濃度甲醛的氣味非常低。知道的。
危害:氡氣進入肺部,以金屬離子的形式附著在表面粘膜上,分解成釕、鉛和鉍的放射性同位素,對細胞造成損害。
Ⅳ 建立空間站和在月球上建立永久基地,哪個更合算
目前還是空間站比較劃算一些吧,月球距太遠,建設基地的難度和後期基地維護、物資供給都更困難,花銷也更大,不利於其他方面的航天項目。
不過美國早在1989年提出月球基地計劃,分三步走,第一步建設自由號國際空間站,第二步建立月球永久基地,第三步登陸火星。自由號國際空間站就是現在不倫不類的阿爾法國際空間站,在2023年即將退役,然而美國人在2020年建立月球永久基地的計劃已經沒影了。
不管建立哪個,我們應該做對中國有益的事情。
Ⅵ 航天技術的現狀是怎樣的
全球航天產業規模再創新高
近年來,在全球新一輪工業革命的驅動下,全球航天產業發展迎來大發展大變革的新階段,靠國家包攬包辦的發展模式已然發生改變,商業航天成為助推航天產業快速發展的新生重要力量。全球著名的航天科技公司SpaceX的液體燃料火箭發射、可重復利用火箭技術達成了航天史上的標志性成就,其推出星鏈寬頻(專網通信)、衛星發射(衛星代工)以及商業載人航天和運載等新商業模式拓寬了航天產業全新應用場景。以SpaceX為代表商業航空企業通過技術創新和商業新模式推動著世界航天產業的迅速發展。
據美國衛星產業協會(SIA)統計數據顯示,2014年以來,全球航天產業收入規模持續增長,到2021年,全球航天產業收入規模為3864億美元,同比增長4.1%。
—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國衛星導航與位置服務產業市場前瞻與應用前景預測分析報告》
Ⅶ 機動都市阿爾法國際服如何下
1、在手機上先下載一個光環助手。
2、打開光環助手搜索機動都市阿爾法(國際服),點擊下載。
3、下載完成後點擊安裝,這樣手機上就會出現都市阿爾法國際服app。
4、在光環助手裡下載一個加速器,使得玩都市阿爾法國際服的時候更加順暢。
5、最後打開都市阿爾法國際服就可以體驗了,感受國際服的射擊戰場。
Ⅷ 手機充電時輻射大嗎
vivo手機嚴格執行移動設備電磁輻射國家標准,符合國家標准GB 21288-2007的要求,磁輻射比吸收率(SAR)最大值為2.0W/kg,請放心使用。另外本機SAR具體值可在手機設置--系統設置/更多設置--(客戶服務)--使用手冊--手機維護與保養--本機SAR值進行查看。
Ⅸ 中國駕照在澳大利亞能用嗎
很多人計劃去澳大利亞遊玩時,也許會想在當地借車自己開,終歸這樣會相對靈活方便。可是,此刻心中難免會有困惑:有中國駕照在手了,中國駕照在澳大利亞能用嗎?中國駕照可以在澳大利亞開車嗎?可以在澳大利亞租車嗎?怎麼在澳大利亞用?澳大利亞承認中國駕照嗎?Ⅹ 復盤 | 離AI取代人類還有多遠
3月9日下午,經過3個半小時的激戰,李世石九段投子認輸,Alpha Go再次戰勝人類。
根據日程安排,5局棋將分別於3月9日、10日、12日、13日和15日舉行,即使一方率先取得3勝,也會下滿5局。比賽採用中國規則,執黑一方貼7目半,各方用時為2小時,3次60秒的讀秒。
與戰前李世石預言5:0全勝的成績相比,今天的結果有些出乎意料,也讓未來幾天的比賽更加充滿懸念。
然而,僅這一局的結果就已經能說明一些問題。
AlphaGo獲勝意味著什麼?
李世石戰績
1995年入段,1998年二段,1999年三段,2003年因獲LG杯冠軍直接升為六段。
2003年4月獲得韓國最大棋戰KT杯亞軍,升為七段。
2003年7月獲第16屆富士通杯冠軍後直接升為九段。
2006、2007、2008韓國圍棋大獎——最優秀棋手大獎(MVP)。
2009年,李世石連續19個月高居韓國棋手等級分排行榜首位,並保有國內國際各兩項棋戰的冠軍頭銜,取代「石佛」李昌鎬成為韓國圍棋第一人。
近10年來獲得世界第一頭銜最多的棋手,共獲得14個個人賽世界冠軍。
AlphaGo戰績
2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾。
別看只有一枚軍功章,這在人工智慧領域卻是了不起的進步。
很多人都知道,1997年的「深藍」計算機戰勝了人類的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫,但是那時候大家不會認為「深藍」真正擁有了人工智慧。原因在於:國際象棋就64格,最大隻有2^155種局面,稱為香農數,大致是10^47。雖然沒法全部去遍歷,只要把開局庫和殘局庫多輸一些進去,結合一些中盤的策略選擇和部分遍歷就很牛了。
對棋局進行預測,遍歷每一種走法直到一方勝出,然後回退計算每一個可能贏的概率,最後使用概率最高的作為最優的走法。「深藍」就做了這么件事,暴力窮舉所有的步子,然後找最優。所以雖然「深藍」勝了,但並不意味著「智能」。
但對圍棋來說,千古無同局,沒有殘局的概念。圍棋每回合有 250 種可能,一盤棋可以長達 150 回合。所以最大有3^361 種局面,大致的體量是10^170,而已經觀測到的宇宙中,原子的數量才10^80而已。
圍棋復雜度示意圖(只看圖C君已經暈了)
圍棋需要的並不僅僅是計算的能力,還有圖形處理的能力,後者是計算機的弱項。
局部的死活就是一個例子,計算機的一個總體目標,就是贏棋,它很難像人一樣靈活構建不同的局部目標。圍棋高手對棋形的判斷近似於對人臉的判斷,這更接近人工智慧的本質。這也就是為什麼在今天直播解棋時古力九段評價:電腦雖然在局部戰斗表現出色,但在大局上似乎不如人類高瞻遠矚。
AlphaGo是如何戰勝李世石的?
AlphaGo實際上是搜索演算法和深度學習的結合。
深度學習是人工智慧(AI)領域當下最為熱門的研究領域。具體到 AlphaGo 上,「 深度學習」的能力利用「 價值網路( value network ) 」去計算局面,然後再用「 策略網路( policy network )」去選擇下子。「 價值網路 」和「 策略網路 」是兩種不同的深度神經網路,並且共同構成了 AlphaGo 的「 大腦 」。
AlphaGo的」大腦「實際上分成了四大部分:
Rollout Policy 快速感知」腦「:用於快速的感知圍棋的盤面,獲取較優的下棋選擇,類似於人觀察盤面獲得的第一反應,准確度不高
SL Policy Network 深度模仿」腦「:通過人類6-9段高手的棋局來進行模仿學習得到的腦區。這個深度模仿「腦」能夠根據盤面產生類似人類棋手的走法。
RL Policy Network 自學成長「腦」:以深度模仿「腦」為基礎,通過不斷的與之前的「自己」訓練提高下棋的水平。
Value Network 全局分析「腦」:利用自學成長「腦」學習對整個盤面的贏面判斷,實現從全局分析整個棋局。
四個腦區的功能不一樣,基本對應人類棋手下棋所需的不同思維,既包含局部的計算,也包含全局的分析。其中的Policy Network用於具體每一步棋的優劣判斷,而Value Network則對整個棋局進行形勢的判斷。
開局不久,我們能看到李世石用一手棋來試探AlphaGo的棋力,CSDN總裁蔣濤現場點評說,這一招很不明智,AlphaGo是遇強則強,遇臭也臭。因為AlphaGo提升棋力首先是依靠模仿來進行自我水平的提升,這和人類的學習方式其實是一模一樣的。
人類棋手下棋的步驟:
Step 1:分析判斷全局的形勢
Step 2:分析判斷局部的棋局找到幾個可能的落子點
Step 3:預測接下來幾步的棋局變化,判斷並選擇最佳的落子點。
那麼,AlphaGo在擁有強大的神經網路」大腦「的基礎上採用蒙特卡洛樹搜索來獲取最佳的落子點,本質上和人類的做法是接近的。
首先是採用蒙特卡洛樹搜索的基本思想,其實很簡單:多次模擬未來的棋局,然後選擇在模擬中選擇次數最多的走法
AlphaGo具體的下棋基本思想如下:
Step 1:基於深度模仿「腦」 來預測未來的下一步走法,直到L步。
Step 2:結合兩種方式來對未來到L的走勢進行評估,一個是使用全局分析「腦」進行評估,判斷贏面,一個是使用快速感知「腦」做進一步的預測直到比賽結束得到模擬的結果。綜合兩者對預測到未來L步走法進行評估。
Step 3:評估完,將評估結果作為當前棋局下的下一步走法的估值。即給一開始給出的下一步走法根據未來的走向進行評估。
Step 4 :結合下一步走法的估值和深度模仿腦進行再一次的模擬,如果出現同樣的走法,則對走法的估值取平均(蒙特卡洛的思想在這里)
反復循環上面的步驟到n次。然後選擇選擇次數最多的走法作為下一步。
簡單的講就是綜合全局和具體走法的計算分析,對下一步棋進行模擬,找到最佳的下一步。對步子的選擇,既要依賴於全局分析「腦」的判斷,也需要深度模仿「腦」的判斷。
離AI取代人類還有多遠?
在對戰結束之後,中國棋手柯潔對於AlphaGo的勝利有些擔心,甚至表示如果可能願意接受AlphaGo的約戰。他說,AlphaGo的出現讓人類棋手的生存空間變小了。
AlphaGo的表現讓我們看到了AI的無限可能,也讓不少人對於未來的人類世界產生了些許擔心。我們都知道「機器人學之父」阿西莫夫在著作《我是機器人》中所提的「機器人工學三原則」:
機器人不得危害人類。此外,不可因為疏忽危險的存在而使人類受害。
機器人必須服從人類的命令,但命令違反第一條內容時,則不在此限。
在不違反第一條和第二條的情況下,機器人必須保護自己。
技術之外,人們擔心的其實是未來社會的倫理秩序。
有人提到,機器能夠獲勝除了強大的計算能力,還在於它不像人一樣有各種心理和身體的負擔,沒有情感,永遠快速而准確。然而,「沒有情感」,這是機器的鎧甲,也可能成為它的軟肋。讓人工智慧獲得情感感知能力,應該還有一段艱難的路要走。
萬不得已時,C君想到了一個主意對付AlphaGo:
(順便致敬C君最愛的庫布里克最偉大的作品《2001太空漫遊》:可能拔電源都沒用)
附:人機對弈歷史
機器對戰人類,四大經典勝利
從第一台計算機問世以來,人們就夢想造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的計算機系統。過去20年中,有4次人機大戰給人們留下格外深刻的印象,也成為人工智慧發展的絕佳注腳。
1997 深藍Ⅱ:蠻算的「硬漢」
1997年,美國IBM公司的「深藍Ⅱ」超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。「深藍」的運算能力當時在全球超級計算機中居第259位,每秒可運算2億步。
第一局比賽,「深藍Ⅱ」看上去就像是個業余棋手。但第二局比賽,電腦下棋卻像世界一流的特級大師。受第二局失利的影響,卡斯帕羅夫無心比賽。在決勝局中,卡斯帕羅夫犯了一個低級錯誤,他走了19步後就宣布放棄。整場比賽進行了不到一個小時,「深藍Ⅱ」贏了這場具有特殊意義的對抗。
「深藍Ⅱ」還算不上足夠智能,主要依靠強大的計算能力窮舉所有路數來選擇最佳策略「深藍Ⅱ」靠硬算可以預判12步,卡斯帕羅夫可以預判10步。
2006浪潮天梭:以一敵五
2006年,「浪潮杯」首屆中國象棋人機大戰中,5位中國象棋特級大師最終敗在超級計算機浪潮天梭手下。中國人發明的這項充滿東方智慧的模擬戰爭游戲,被中國超級計算機獨占鰲頭。
值得一提的是,浪潮天梭在比賽中,同時迎戰柳大華、張強、汪洋、徐天紅、朴風波5位大師。在2局制的博弈中,浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度,每步66萬億次的棋位分析與檢索能力,最終以11:9的總比分險勝。
柳大華在兩局之間中場休息時,直言這場比賽「艱苦卓絕」。他在賽後表示:「我覺得計算機的優勢在於它的計算非常快而且准確,有抓住優勢的能力,並且抓住以後就不放手,不會受到任何不良的心理影響,將勝利進行到底。不過它的確在平穩的局面下會比較死板,不夠靈活。」
2011沃森:答題「學霸」
2011年,「深藍」的同門師弟「沃森」在類似於「最強大腦」的美國智力問答節目《危險邊緣》中挑戰兩位人類冠軍。
雖然比賽時不能接入互聯網搜索,但「沃森」存儲了2億頁的數據,包括各種網路全書、詞典、新聞,甚至維基網路的全部內容。「沃森」可以在3秒內檢索數百萬條信息並以人類語言輸出答案,還能分析題目線索中的微妙含義、諷刺口吻及謎語等。「沃森」還能根據比賽獎金的數額、自己比對手落後或領先的情況、自己擅長的題目領域來選擇是否要搶答某一個問題。
「沃森」最終輕松戰勝兩位人類冠軍,展示出的自然語言理解能力一直是人工智慧界的重點課題。
2015阿爾法圍棋:「思考者」
2015年10月,「阿爾法圍棋」人工智慧程序以5:0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾,這是人工智慧程序首次在不讓子的情況下戰勝人類圍棋選手。
樊麾1月份回顧這場比賽時表示,「就是在一個特定的房間里,我面前有一張棋盤和一台電腦,我沒有在電腦上直接下,而是通過棋盤下的。」至於落敗的原因,樊麾分析稱,「首先是自己棋有點臭,尤其是到了後半盤,開始讀秒的時候老打『勺子』,下得也比較著急,我這些毛病,事後看都被電腦抓住了。其次應該說是心態問題,我太想贏了,而且一開始我也不太相信它能戰勝我。」
樊麾對記者說:「如果沒有人告訴我,我一定不知道它是電腦,它太像人了。它一定是在思考。按照人的說法,它應該有棋風吧。」
結合songrotek的專欄編寫