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随着经验的逐渐积累,申梓煜在操作数控机床时能敏锐地察觉到很多潜在问题。“正常运行的设备,其声音和加工状态具有一定的规律性,一旦出现细微变化,就很可能预示着存在问题。比如,设备运转声音突然变得尖锐或沉闷,加工时切屑的形状、颜色发生改变,这些都可能是设备故障或加工质量出现问题的信号。”申梓煜说。
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论文通讯作者、清华大学精密仪器系教授施路平介绍,在开放世界中,智能系统不仅要应对庞大的数据量,还需要应对如驾驶场景中的突发危险、隧道口的剧烈光线变化和夜间强闪光干扰等极端事件。为更好应对上述问题,清华大学类脑计算研究中心团队聚焦类脑视觉感知芯片技术,提出了一种基于视觉原语的互补双通路类脑视觉感知新范式。
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