齿轮学者-智造者

齿轮学者

03-12 23:55 · 江苏

人形机器人“看懂世界”的关键：3D视觉传感器与多模态感知技术

随着人形机器人技术的飞速发展，触觉感知成为机器人实现精细操作的核心挑战。视触觉传感器（Vision-Based Tactile Sensor, VBTS）作为一种融合光学与触觉感知的前沿技术，因其高分辨率、多维信息捕获能力，以及抗干扰性强优点，被特斯拉等企业视为灵巧手的“最后一块拼图”。在机器人等下业加速发展的带动下，3D 视觉感知技术正进入持续放量阶段。当前主流 3D 视觉方案包括双目、结构光和

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人形机器人

齿轮学者

03-12 23:55 · 江苏

系统解析 VLA 核心技术路线与典型架构

引言：VLA 与智能机器人的具身智能革命Vision-Language-Action（VLA）模型是具身人工智能（Embodied AI）的核心载体，其核心价值在于打破传统机器人 “感知 - 决策 - 执行” 模块化割裂的局限，通过统一框架实现 “视觉环境感知 - 自然语言理解 - 物理动作生成” 的端到端闭环。在智能机器人领域，VLA 将机器人从 “任务专属工具” 升级为 “通用指令执行者”，可

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人形机器人

齿轮学者

03-12 23:55 · 江苏

光计算：计算光谱与计算成像

计算光谱与计算成像在技术目标和实现方式上既有显著区别，也存在紧密联系。以下是它们的核心区别与联系的总结：核心区别维度计算光谱计算成像核心目标获取物体的光谱信息（如波长、强度分布）获取物体的空间图像（如二维/三维结构、细节）技术焦点光谱分辨率（区分不同波长的能力）空间分辨率（成像细节、视场范围）典型应用物质成分分析（如遥感、食品安全检测、医疗诊断）场景重建（如CT、显微镜、自动驾驶视觉）数据形式光谱

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工业机器人

齿轮学者

02-24 00:15 · 江苏

如何用AI做工业自动化咨询系统的分身？

之前在coze里面搭建的智能体，虽然智能体可以直接放到草稿上，且能配图，但是效果和数据不如我自己去编辑来的理想。所以，目前还得把最后的撰写文章的工作大部分交给自己。但是搜索和筛选的工作可以完全交给AI。筛选完成后，再根据摘要内容，选出自己觉得不错的选题，再通读下原文，然后再来写文。虽然这些可以完全交给AI，但是还不是我个人的体会，而且可能对于我个人来说并没有任何收获。01 OpenCode创建我们

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自动系统

齿轮学者

02-23 23:48 · 江苏

解码国内电气工程师最集中的三大省份！你都去过了吗？

新的一年，可能也有些朋友需要寻找新的机会。对于个人来说，是需要寻找更好的工作机会，对企业来说，肯定也更加需要大量的人才。毕竟，我们电气工程师，特别是能扛项目的，那都稀缺。要找到合适的机会和人才，那必须到聚集地。我们今天这期就来解密电气工程师最集中的前三省份（含直辖市）。当然，如果有朋友愿意分享你的工作经历，也可以关注我们，发消息给我即可。01 数据分析我们要发问卷来调查，估计很难收到有效数据且样本

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电气设计

齿轮学者

02-23 20:49 · 江苏

OpenCode的安装详细说明（Win系统版本）

可以看到，目前使用这种方式主要就是开源，还有免费的几个模型提供。我们这期重点介绍OpenCode的安装和说明，主要是命令行的方式。01 安装方式主要提供几种安装方式，不喜欢命令行的方式可以下载软件安装包进行。官网地址：https://opencode.ai/我们这里直接用最简单的方式，也是我目前用的方式。因为它可以在任何位置运行opencode。02 安装步骤NodeJs环境安装我们首先进入nod

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大前端Web

齿轮学者

02-23 00:35 · 江苏

当模组开始记账,中国制造已铺设了一条看不见的

作者：彭昭（智次方创始人、云和资本联合创始合伙人）物女皇：让物理世界从“固态”到“液态”物联网智库原创当全市场的目光都被悬在云端的大模型所吸引，狂热追逐OpenAI与Google的算力奇迹时，我们似乎集体忽视了地面上那些沉默的“基石”：物联网模组。那些真正让AI具备“手和脚”的基础设施，正在被一场静悄悄的标准战争重新定义。上周，在九命公社举办的一场围绕机器支付与机器经济的专题活动中，Arkree

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网络安全

齿轮学者

02-20 04:27 · 江苏

科研与学习的高效工具

在科研与学习的过程中，我们每天都需要与英文文献或复杂的知识点打交道。面对动辄几十页的PDF或是期末复习时几百页的PPT，我们如何快速提取核心观点、构建知识体系？本文将为大家推荐一款Google推出的科研效率工具——NotebookLM，它作为基于Gemini大模型的长上下文模型的笔记助手，可以为我们高效处理文献与资料提供帮助。NotebookLM是什么？简单来说，NotebookLM是一个“基于私

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行业交流

齿轮学者

02-20 04:24 · 江苏

基于DRL的意图驱动全网配置合成框架

随着网络规模的指数级增长，传统的基于模板或 SMT求解器的配置合成方法面临着扩展性差、合成时间长及难以处理“软约束”优化目标的问题。INCS框架创新性地结合了图神经网络 (GNN) 与深度强化学习 (DRL)，实现了协议无关、毫秒级响应且具备全局优化能力的配置合成。本文将剖析INCS的核心架构、建模及关键设计。研究背景INTRODUCTION网络配置合成旨在将管理员的高层意图自动转化为底层的设备配

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人工智能

齿轮学者

02-20 04:19 · 江苏

用内存换显存，Engram 架构让大模型学会“查字典”

最近 DeepSeek 联合北京大学发布了一篇非常有意思的新论文，叫《Conditional Memory via Scalable Lookup》（基于可扩展查找的条件记忆）。这篇论文没有去卷参数规模，也没有去卷更长的上下文窗口，而是从架构底层提出了一个新思路：如何让大模型用一种更“省力”的方式来记忆知识。简单总结就是：他们复活了经典的 N-gram 技术，给 Transformer 模型装了一

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Deepseek

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