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传统大模型可以协助机器人处理决策、任务拆解和常识理解等慢通道反应任务,但不适合做强实时性和高稳定性的机器人规划与控制快通道反应任务。具身智能(人工智能在物理世界的进一步延伸,一般是指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统)小脑模型可以通过多模型投票等集成学习方法,结合机器人本体结构与环境特性选择合理的模型控制算法,确保机器人在理解自身本体约束的前提下,完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作,使智能机器人更加满足现实世界的精细操作与实时控制需求。
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研究人员使用一种计算机生成的冠状动脉疾病评分(ISCAD)来全面分析冠心病。ISCAD评分结合了电子健康记录中数百种不同临床特征,包括生命体征、实验室测试结果、药物、症状和诊断。为了建立AI评分系统,他们在这项综合分析中,利用英国生物库、“我们所有人”研究计划和BioMe生物银行中604914人的电子健康记录对系统进行了机器学习训练。
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