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研发团队介绍说,Casia Hand系列仿人灵巧手有类人自由度型、通用型和高速自适应型等3个型号。其中,类人自由度型灵巧手具有25个关节自由度和21个驱动自由度,主要面向科研领域应用;通用型灵巧手具有15个关节自由度和7个驱动自由度,在简化结构的同时,最大程度保留了机器手的灵巧性,适用于多种应用场景;高速自适应型灵巧手具有15个关节自由度和1-3个驱动自由度,具有高速度、低成本特点,应用领域主要为工业和服务场景。

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在数据匮乏或仅有少量数据和抽象概念的时候,“小样本概念学习”便有了用武之地。“这种方式在不需要算力或数据堆积、成本可控的情况下也能求解很多问题。”论文第一作者、北京通用人工智能研究院研究员张驰介绍,北京大学教授朱松纯早在上世纪90年代就提出了一种研究思路,即用统计数据建模的方式找出现有少量数据间的联系,用高效率的算法来代替穷举,从而求解问题。

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