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此外,研究团队以图片传输为例,通过比较通信过程中原始图片和传输后接收的图片,直观地展示了这种通信方式的优势。该研究方案一定程度上弥合了量子通信技术与实际应用之间的差距,为在现实世界中实现量子增强的通信系统和未来量子城域通信网络建设提供参考。
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加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据,其“机器人基础模型1”(RFM-1)不仅收集视频数据,还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要,比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。
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