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却没想到,这里竟然在做我最感兴趣、最擅长的领域!
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我立刻竖起耳朵,全神贯注地听着研发部负责人的汇报。
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研发部的负责人张涛提到:
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目前人形机器人的步态稳定性还存在问题,ai算法在复杂环境下的识别准确率只有82%,离预期的95%还有很大差距。
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听到这里,我忍不住皱起眉头——
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这个问题我在实验室里也遇到过,后来通过优化特征提取模型,把准确率提升到了93%,或许能给他们提供一些思路。
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就在我陷入思考时,慕辰萃开口了。
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她没有直接否定研发部的方案,而是冷静地分析:
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“步态稳定性的问题,你们可以尝试在关节驱动模块里加入自适应阻尼器,我之前看过相关的文献,这种设计能有效缓冲地面冲击力;”
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“至于ai算法的识别准确率,你们是不是忽略了多模态数据融合?”
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“单一的视觉数据在光照变化时容易出现偏差,如果结合红外传感数据,准确率应该能提升不少。”
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我猛地抬头看向慕辰萃,眼里满是惊讶——
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她居然连这么专业的技术细节都懂!
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多模态数据融合正是我当时优化算法的核心思路。
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只是我还没在公开场合发表过,没想到她仅凭研发部的简单汇报,就能精准指出问题所在,甚至给出可行的解决方案。
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接下来的会议里,我完全沉浸其中。
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