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智能可穿戴设备正成为我们生活的一部分,在健康监测、远程医疗和人机交互等领域发挥着重要作用。相较于传统刚性半导体元件或柔性薄膜器件等,由智能纤维编织而成的电子纺织品具有更好的透气性和柔软度,被视为理想的可穿戴设备载体。然而,现阶段的智能纺织品仍依赖于芯片和电池,体积、重量和刚性大,难以同时满足人们对纺织品功能性和舒适性的需求。
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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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