ℹ美国史丹佛大学研究团队开发出可以炒菜、冲洗锅子、扫厕所、按电梯等动作的自主学习机器人操作系统#

ℹ美国史丹佛大学研究团队开发出可以炒菜、冲洗锅子、扫厕所、按电梯等动作的自主学习机器人操作系统# Mobile ALOHA 的硬体是为仓库设计的移动底座 Tracer AGV ，可以承重 100 公斤，移动速度最高可以到 1.6 m/s...

TikTok 表示该应用在美国有1.5亿活跃用户，并且每月增长50%

TikTok 表示该应用在美国有1.5亿活跃用户，并且每月增长50% 当TikTok首席执行官周受资周四在国会作证时，他计划公布新的内部数据，这些数据表明这款流行的视频共享应用程序对美国人日常生活的影响比任何人意识到的要深得多。 TikTok 目前表示，美国约有 1 亿人是该应用程序的常规用户。但据一位为 TikTok 提供建议的民主党高级策略师说，当周在众议院能源和商业委员会作证时，他会说这个数字现在已经达到 1.5 亿。 美国每月活跃用户数量跃升 50%，这表明该应用程序在美国的地位在近三年时间里变得更加根深蒂固，而华盛顿在两届总统政府的领导下一直在努力解决如何控制它的问题。

中国加大力度开发国产操作系统以减少对美国Windows和MacOS的依赖

中国加大力度开发国产操作系统以减少对美国Windows和MacOS的依赖 中国创建了一个开放的平台，以加速开发一个本土的桌面操作系统，这是中国为摆脱对微软Windows和苹果MacOS等外国系统的依赖而做出的最新努力。 麒麟软件是国有的中国电子公司的子公司，上周与包括国家工业信息安全发展研究中心在内的10多个中国实体联合起来，建立了一个开源代码社区。 它被命名为 "openKylin"，允许程序员发布和分享与Kylin操作系统有关的计算机代码。 这一努力是在美国和中国之间的紧张局势不断加剧的情况下进行的。后者一直在努力促进从半导体到软件等关键技术的本地生产。 中国对具有竞争力的国产操作系统的追求已经持续了几十年，市场上已经有了一些候选系统。Kylin最初是由中国人民解放军国防科技大学开发的，该大学自2014年以来一直授权Kylinsoft用于商业应用。 然而，这些尝试尚未产生任何能够与微软Windows相抗衡的中国系统，微软Windows在中国大陆以85%的份额引领市场。… 根据研究和咨询公司EqualOcean的一份报告，Kylin的第一个版本包括来自类似Unix软件FreeBSD的代码，而后来的版本则是基于Linux的。

ℹ美国史丹佛大学推出让人形机器人自主学习的系统 HumanPlus，穿鞋子、折衣服通通不在话下#

ℹ美国史丹佛大学推出让人形机器人自主学习的系统 HumanPlus，穿鞋子、折衣服通通不在话下# 美国史丹佛大学研究出能够让人形机器人从人类的数据库中学习动作和自主技能的系统「HumanPlus」，HumanPlus 让人形机器人能够通...

美国有线电视新闻网 (CNN) 写道，莫斯科已调整其导弹袭击以突破乌克兰的防空系统。

美国有线电视新闻网 (CNN) 写道，莫斯科已调整其导弹袭击以突破乌克兰的防空系统。 国际战略研究所高级研究员道格拉斯·巴里 (Douglas Barry) 对电视表示，俄罗斯正在结合使用亚音速巡航导弹、Kinzhal 高速航空弹道导弹以及可能的诱饵和其他对抗措施。 此外，在过去六个月中，导弹袭击的间隔有增加的趋势。当它们被应用时，同时使用更多的导弹，使防御者更难拦截它们。 https://t.me/JShangrong

Meta-Speaker：一种仅在空气中的一个点发出声音的扬声器。清华大学和上海交通联合开发出一种新型音响系统。

Meta-Speaker：一种仅在空气中的一个点发出声音的扬声器。清华大学和上海交通大学联合开发出一种新型音响系统。 它使用超音波在空气中的一个特定点产生声音。允许用户非常精细地控制声音出现的位置和范围。换句话说，你可以准确地指定声音应该在哪个位置被听到，而其他地方则不会听到这个声音。 工作原理： Meta-Speaker系统的工作原理基于声学非线性效应和超声波的交互。具体来说，系统使用两个或更多的高频声波（即超声波）从不同的方向发射。当这些超声波在空气中交叉或相遇时，由于声学非线性效应，它们会以特定的方式相互作用或“扭曲”。 例如，如果你将两块石头扔进池塘里，就会产生两个涟漪。在这些波纹相交的地方，波浪的形状会发生变化，使它们变大或变小。 这种相互作用产生了一个新的声波，其频率是原始超声波频率的差值。这个新产生的声波是在可听范围内的，因此人们可以听到它。更重要的是，这个可听声波是在超声波交叉的精确位置产生的，这意味着系统可以非常精确地控制声音在哪里产生。 例如，如果你想在一个房间的特定位置听到某个声音或信息，系统可以通过精确地调整超声波的方向和频率，确保可听声音仅在那个特定位置产生。 这种技术的一个关键优点是它能够在没有物理介质（如扬声器或其他声源）的情况下，在空气中的特定位置产生声音。这为各种应用，如室内导航、个性化信息传播等，提供了新的可能性。 这样的系统需要精确的计算和校准，以确保超声波能够在预定的位置交叉，并且产生的可听声音具有所需的属性（如音量、音调等）。因此，它可能需要高度复杂的算法和硬件支持。 技术步骤： 1、数据预处理：首先，对收集到的音频数据进行预处理，以便后续的特征提取和模型训练。 2、模型架构：Meta-Speaker使用了一种特定的神经网络架构，这种架构是为了适应边缘计算环境而特别设计的。 3、元学习训练：通过元学习的方法，模型能够快速适应新的说话人，即使只有少量的数据也能进行有效的识别。 4、边缘计算集成：由于模型是为边缘计算环境设计的，因此它是高效且轻量级的，适合在资源有限的设备上运行。