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潛江環衛垃圾桶，分類垃圾桶廠家

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更新時間：2023-08-30 10:15:50瀏覽次數：121次

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湖北世紀喬豐塑業有限公司

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產品簡介

產品描述品牌武漢世紀喬豐塑膠制品有限公司型號分類垃圾桶材質塑料重量7.3kg箱裝數量60升垃圾桶顏色橘紅顏色橙黃顏色波點顏色鈷藍顏色紅色顏色黃色產品性能收納規格490*410*650mm厚度多尺寸容積12L以上加工定制是產地武漢　　墨爾本曼寧漢姆市議會表示，市內的公共垃圾桶年久失修，已經使用了17年之久，所以決定將舊有的垃圾桶進行更換

詳細介紹

產品描述

品牌	武漢世紀喬豐塑膠制品有限公司	型號	分類垃圾桶
材質	塑料	重量	7.3kg
箱裝數量	60升垃圾桶	顏色	橘紅
顏色	橙黃	顏色	波點
顏色	鈷藍	顏色	紅色
顏色	黃色	產品性能	收納
規格	490410650mm	厚度	多尺寸
容積	12L以上	加工定制	是
產地	武漢

　　墨爾本曼寧漢姆市議會表示，市內的公共垃圾桶年久失修，已經使用了17年之久，所以決定將舊有的垃圾桶進行更換。新垃圾桶有各種各樣的大小，附有明亮顏色的蓋子。其中，紅色蓋子的垃圾桶用于裝普通垃圾，黃色蓋子的垃圾桶用于裝可回收垃圾，綠色蓋子的垃圾桶用于裝廚余垃圾。它們將會代替原有深綠色的垃圾桶。

　　塑料：廢容器塑料、包裝塑料等塑料制品。如塑料袋、塑料瓶、泡沫塑料、一次性塑料餐盒餐具、硬塑料等。

　　編者按：本文來自微信公眾號“腦極體"（ID：unity007），作者藏狐，。新年伊始，伯克利就傳出新進展，他們教機器人做家務的能力更上一層樓了。在**的論文中，伯克利介紹了他們是如何讓機器學會讀懂人類的潛臺詞或未盡之意，而不是傻乎乎地按照字面意思或者獎勵系統來機械地運動。舉個例子，當餐桌機器人上菜時，它會知道躲避酒柜，或者在停電等緊急情況下停止端盤子，而不是為了盡可能多地得到獎賞（端一個盤子系統會提供一個獎勵），而馬不停蹄地送盤子。甚至還可能直接把盤子打碎，這樣就可以獲得更多的“盤子"（獎勵）了……反正我看到這個新聞時，**反應是機器人可真笨啊，這么簡單的任務我兩歲的小侄子都會做。第二反應是伯克利教機器人做家務的執念也未免太深了吧！之前還開發過引擎教機器人鋪床單、疊衣服、收拾桌面，總之，非要讓機器人摻和家務這件事不可。想要挑戰家務技能的除了伯克利，還有Deepmind。去年2月，Deepmind就提出了一種新的學習范式“計劃**控制SAC-X"，來幫助機器人學會整理桌子和堆疊衣物。前不久佐治亞理工學院的研究人員，也發表了新的強化學習算法，可以教會機器人穿衣服。為什么這么多AI不約而同地走上了家務培訓的道路？未來我們能擁有《底特律》中卡拉**姐那樣溫柔能干的家政機器人嗎？本文就來嘗試解釋一下這些疑惑。家務三十六計：家政機器人都掌握了哪些技能？首先我們來看看，在這么多人類學霸、AI的助攻下，機器人都學會了哪些家務小技能。先來說說“家政狂魔"伯克利。早在去年，我們就解讀過伯克利的通用預測模型，它可以幫助機器人自主學習和掌握很多通用基礎技能，在此基礎上學習和預測主人的意圖和任務的共性，從而可以舉一反三執行廣泛的任務類別，成長為一個優秀的“家務多面手"。比如折疊短褲毛巾、挪移蘋果、整理桌面等等。伯克利還推出了一個深度學習模型Dex-NET，基于角點檢測和抓取策略，讓機器人完成鋪床單這一艱巨任務。值得一提的是新的研究成果“偏好優化模型"。機器人不僅能完成通用任務，而且還能夠推斷出更優解，適應帶有隱藏條件的復雜現實環境。比如在常規的“actor-critic"增強學習反饋機制中，主人要求機器人導航前往紫色的門，那么機器人就會選擇短路徑（傳統意義上的**解），而忽略這么做會打碎路上的花瓶。因為機器人無法獲知，主人是否關心花瓶會不會被打碎。但如果機器人能自己模擬和演練過去發生過的行為軌跡，比如主人一直都繞著花瓶走，說明她是重視花瓶的完整狀態的，由此推斷出繞過花瓶是有可能獲得獎勵、應該積極追求的目標。機器人擁有洞察隱藏條件的能力，意味著它們可以從一種狀態中學習人類的偏好，系統無需事無巨細地列出所有現實環境中的因果聯系和條件，獎勵函數也不再是線性機械的，機器人可以自主模擬和學習過去的經驗，判斷和應對未知的動態環境。對于做家務這個任務來說，判斷主人的喜好來進行作業，可以說是必殺技了。與伯克利相比，Deepmind其實對醫療這種高精尖任務更感興趣。但這并不妨礙它在家政領域發光發熱。Deepmind的“計劃**控制SAC-X"模型，就旨在幫助機器人學會探索和掌握家務方面的基本技能。就像嬰兒在爬行和走路之前必須發展出協調和平衡能力一樣，SAC-X也有助于幫助機器掌握幾種核心的視覺-運動技能。比如運用模擬手臂，按照正確的順序，即使沒有見過這各任務，也能從零開始學習，并按要求順利地把物體舉起來。這樣就能在無需額外編程的前提下，完成整理桌面這樣的復雜任務。此外，喬治亞理工學院將布料引入學習框架，教機器人學會穿衣服的論文也非常別出心裁。因為衣服的布料材質各不相同，穿衣服的動作也無法遵循特定的運動軌跡，會和布料產生復雜的交互變化，機器人必須不斷練習，對各個子任務（拽起邊緣、扯平衣角等）進行模擬和優化，在不斷變化的環境條件中學習到穩定的創意控制策略，終完成穿不同衣服的任務目標。無論襯衫、套頭毛衣，還是外套，都是妥妥滴！聽起來，好像大部分家務活兒機器人都可以駕馭嘛，但杯具的是，現實中能夠見到的家務機器人，干起活來依然是一副又慢又笨的蠢樣子。比如由伯克利設計、RethinkRobotics公司開發的家庭助手，疊一個毛巾就要15分鐘；而加州FoldiMate推出的智能洗疊機器，可以按照程序把衣服疊成需要的方塊，但需要人手動放置在展臺上，并沒有節省多少人力，售價還高達980美金（約7000塊人民幣）……emmmm還是自己動手豐衣足食吧。不是比人慢，就是比人貴，靠機器人做家務性價比實在是太低了。那么，既然不能真的幫人類做家務，教機器人學習這些技能，究竟有何意義？為什么是做家務，去工廠搬磚不行嗎？這么多研究人才齊上陣，要是去教小學生，怕是都能考上清華了。實在不行，去工廠搬磚也能緩解下勞動力緊張啊，干嘛非要跟家務活兒較勁呢？原因恐怕在于，家政任務提供了一個從零開始學習復雜控制任務的訓練環境，這對通用機器智能來說至關重要。首先，家政任務的真實性和多樣性，有助于智能體學會如何用少的先驗知識來解決復雜問題。先驗知識指的是一種不依賴于經驗總結（類似編寫好的程序，從結果推導過程）的一種元能力，通過觀察學會推理和判斷。而機器人就沒有這種“天生的"知識，但顯然我們也不可能將機器人服務的每個家庭、每個可能任務都進行預先編程，這時，訓練機器人的通用能力就顯得尤為關鍵了。盡管機器永遠不可能擁有像人一樣的先驗能力和通用性，在各個學科、各個工作崗位都能表現差不多。但在很多垂直領域，比如工業、家務、語言等，先驗能力強的機器智能體就可以低成本、高適應性、靈活地完成工作任務，解決那些現在只有人才能解決的問題。另外，家政任務是一個集視覺、觸覺、運動、關節控制等為一體的任務，綜合性很強，這是其他碎片應用不具備的環境，對訓練多元功能協作的智能體很有幫助。比如伯克利教機器人從垃圾桶中拾取原本看不見的物體，就需要通過攝像頭采集深度圖像，形成模擬數據集，再利用該數據集訓練質量卷積神經網絡(GQ-CNN)，對物體進行圖像分割，確定抓取嘗試成功的可能性，后形成抓取成功概率**的策略，再對夾持器關節進行實時精密控制，才能終完成這一操作。一次訓練，多種收獲。更重要的是，家務的操作環境比起工業機器人、電子游戲等，都更加松散，充滿變化，任務的主觀預期和隱藏含義更難界定和預測，無形中加大了訓練難度。與此同時，家政任務的訓練成本也比較低，也更容易為大眾所理解，社會效益和營銷價值雙豐收。相比對機器狗拳打腳踢、在《Dota》中血虐真人玩家，讓機器做做家務簡直堪稱是政治正確、價廉物美的訓練方式了。醉翁之意：做完家務，這些研究還有什么用？在家政機器人背后，實際隱含的是一種智能體創生的本質邏輯：在復雜的環境中自己探索出解決隨機和非結構化問題的合理方案，可以安全地與環境交互，同時高效地完成任務。具體一點說，訓練家政機器人，主要有一下三個方面的好處：一是培養更具有通用智能的機器人，在不需要過多指導的前提下，執行一系列任務，提高機器自動化的安全性和工作效率。二是有助于開發用于分層規劃、感知和推理的算法，可以幫助自動駕駛、工業自動化、智能物聯網等等領域解決應用問題；三是推動零樣本學習、少樣本學習等技術的進步。在缺乏外部獎勵信號的情況下，算法也能很好地推理出行為的意圖，可以顯著提升電商、內容產品推薦系統的使用體驗。這樣，大家恐怕就不難理解，為什家務會成為通用智能體成長道路上無法繞過的“墊腳石"了。后可能還有人想問：不愛做家務星人，我只關心機器人啥時候能進我家給我疊被鋪床？我只能說：親親這邊建議直接睡覺呢夢里什么都有~

　　可回收垃圾：主要包括：廢紙、塑料、玻璃、金屬和布料五大類。