#鹿晗[超话]#追星的正面意义，大概就是激励自己去学新东西吧哈哈哈~
近期在练用tilt brush画画，正好π4快出了，就拿π1的封面练了下手（毕竟够简单抽象Orz）...
一上手就被教做人23333，手抖得不行[允悲] 不过希望多练几张专辑封面后，能有进步吧哈哈哈[二哈][二哈][二哈]
最后就期待π4啦啦啦[打call][打call][打call]

The Ma Xian I saw the day before yesterday said that it blacked me in less than 10 minutes.Finally, insulting me on Weibo was crazy.Daxian couldn't sit still and started to reverse right and wrong.The voice is less than 10 minutes,语气简直要吃了人，这就是标榜自己的心灵导师，You can have a long experience.He also said that I want to send pictures of hemorrhoids and ask Xianyuan,真的是不可思议，可以做到这样黑白颠倒口是心非[衰]。？I can only say that I am not afraid of the shadow tilt,人在做，天在看。以后坚持每日一博避免其他人受骗，正义也许会迟到，但绝不会缺席。

卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员探讨了通过声音开发具有更先进传感功能的机器人的可能性。他们介绍了迄今为止编译的最大的声音动作视觉数据集，该数据集是机器人平台Tilt-Bot收集的。

Tilt-Bot是一种自动托盘，可以倾斜，直到放在上面的物体碰到托盘边沿。托盘边缘安装了接触式麦克风，并使用高架摄像头直观地捕捉每个物体的运动。

研究人员收集了与60个不同对象进行的超过15,000次Tilt-Bot交互的视觉和音频数据。这使他们能够编译一个新的图像和音频数据集，这可以帮助训练机器人在动作、图像和声音之间建立关联。

他们发现分析物体移动和撞击表面的声音记录可以帮助机器区分不同的物体。仅凭声音，就可以识别出接近80％的物体类型，也可有效预测物体的未来运动，录音有时可以比视觉表示提供更多有价值的信息来解决机器人任务。

在一系列使用机器人在训练过程中未遇到的对象的实验中，他们发现，当机器人与这些对象互动时收集的音频嵌入可以预测正向模型（即，将来如何最好地操纵一个对象）提高24％。

他们在正在计划进一步研究，探索声音分析在创建具有更高级功能的机器人方面的潜力。
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