1. MIT的AI模型可以识别无症状的COVID-19携带者。麻省理工学院的研究人员今天在发表于《 IEEE医学与生物工程杂志》上的一篇论文中说，他们开发了一种算法，即使没有明显症状，也可以通过咳嗽声-19诊断他们是否感染了COVID。研究小组报告说，他们的方法使用了“故意咳嗽”录音。由智能手机，笔记本电脑和其他移动设备提供，以区分感染者和健康个体。研究人员收集了70,000多个录音，总计约200,000例故意咳嗽的音频样本。他们希望根据自己的AI模型开发免费的预筛查应用程序，并与多家医院合作收集更大和更多样化的咳嗽记录集，以训练和提高模型的准确性。 2. Google的最新研究TransporterNetwork使用最少的数据来教机器人堆积木头。谷歌研究人员最近开发了一种AI模型架构-TransporterNetwork，它使抓取物体的机器人可以推断出哪些视觉线索很重要，以及如何在场景物体中重新排列它们。在实验过程中，研究人员说TransporterNetwork取得了“优异”的成绩。效率高，可以完成许多任务，包括堆叠金字塔，组装套件，操纵绳索以及将小物体推入桩中。机器人抓握是一个具有挑战性的研究主题。例如，当机器人试图执行所谓的“机械搜索”时，即当他们必须从一堆其他物体中识别并拾取物体时，大多数机器人都不太适应并且缺乏足够的稳定而强大的AI模型来进行识别。指导机器人在机械搜索中的应用。由于流行病的影响，对自动化的需求不断增加，这一挑战迫在眉睫。 3.亚马逊分拣机器人的发布亚马逊已经发布了一种新型的飞马机器人Pegasus，该机器人在原始的Kiva机器人的基础上配备了装载平台和传送带，以提高包裹分拣的效率，以实现当天交付。从发布的视频中可以看出，仓库操作员只需将包裹放在等待的机器人上，飞马公司就会自动将包裹运送到指定的位置。整个过程不超过两分钟。 4. Sprout正式启动了“ RobotX”引擎。机器人离线编程软件平台Sprout正式推出了“ RobotX”机器人离线编程软件平台，该平台由Sprout和俄罗斯SPRUTTECHNOLOGY公司共同开发。它易于使用且具有成本效益。与所有机器人，控制器和所有CAD / CAM软件以及其他功能兼容，适用于“机器人处理”。类别，例如雕刻，切割，3D打印，喷涂，锯切，焊接，去毛刺，磨削，抛光等高端机器人应用系统集成项目。 5.19神经元控制自动驾驶汽车，麻省理工学院和其他昆虫的大脑激发了新的研究成果发表在《自然》上。这个新的智能系统模仿了线虫的神经系统，可以有效地处理信息。它比具有数百万个参数的当前神经网络体系结构更强大，更容易。讲解和训练更快。目前，该研究发表在“自然机器智能”的子刊中。这种方法的灵感来自线虫等小型动物的大脑。它仅使用数十个神经元来控制自动驾驶汽车，而传统的深度神经网络方法（例如Inception，ResNet，VGG等）需要数百万个神经元。这种新型网络仅使用75,000个参数和19个神经元，比以前少了数万倍！此方法还带来了其他好处。因为神经元的数量稀少，所以这样的网络不再是“黑匣子”。深入的模型，人们可以了解每个操作阶段的网络情况。研究项目负责人Radu Grosu教授说：“就像线虫线虫一样，它们通过数量惊人的神经元实现了有趣的行为模式。” 6. ABB全球发布IRB1300小型机器人ABB全球发布IRB1300小型机器人，该产品旨在提高生产效率和生产线的灵活性。它可以快速捡起重物或处理形状复杂或不规则的物体。与ABB的同类产品IRB1600相比，这款中国设计的机器人的速度提高了27％，重量减轻了60％，占地面积减少了83％。它适用于电子，通用工业，食品和饮料，物流和汽车零件。在零件生产等领域的高负荷应用。 7. FANUC推出新型SCARA机器人SR-12iA和SR-20iA最近，FANUC推出了两种新型SCARA机器人SR-12iA和SR-20iA，以帮助不同领域的用户