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湖北世紀(jì)喬豐塑業(yè)有限公司


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潛江環(huán)衛(wèi)垃圾桶,分類垃圾桶廠家

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產(chǎn)品簡介

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

詳細(xì)介紹

產(chǎn)品描述

品牌武漢世紀(jì)喬豐塑膠制品有限公司型號分類垃圾桶
材質(zhì)塑料重量7.3kg
箱裝數(shù)量60升垃圾桶顏色橘紅
顏色橙黃顏色波點
顏色鈷藍(lán)顏色紅色
顏色黃色產(chǎn)品性能收納
規(guī)格490*410*650mm厚度多尺寸
容積12L以上加工定制
產(chǎn)地武漢

  墨爾本曼寧漢姆市議會表示,市內(nèi)的公共垃圾桶年久失修,已經(jīng)使用了17年之久,所以決定將舊有的垃圾桶進(jìn)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(jìn)展,他們教機(jī)器人做家務(wù)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(jī)器學(xué)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(tǒng)來機(jī)械地運(yùn)動。舉個例子,當(dāng)餐桌機(jī)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(tǒng)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(yīng)是機(jī)器人可真笨啊,這么簡單的任務(wù)我兩歲的小侄子都會做。第二反應(yīng)是伯克利教機(jī)器人做家務(wù)的執(zhí)念也未免太深了吧!之前還開發(fā)過引擎教機(jī)器人鋪床單、疊衣服、收拾桌面,總之,非要讓機(jī)器人摻和家務(wù)這件事不可。想要挑戰(zhàn)家務(wù)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(xué)習(xí)范式“計劃**控制SAC-X",來幫助機(jī)器人學(xué)會整理桌子和堆疊衣物。前不久佐治亞理工學(xué)院的研究人員,也發(fā)表了新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,可以教會機(jī)器人穿衣服。為什么這么多AI不約而同地走上了家務(wù)培訓(xùn)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(jī)器人嗎?本文就來嘗試解釋一下這些疑惑。家務(wù)三十六計:家政機(jī)器人都掌握了哪些技能?首先我們來看看,在這么多人類學(xué)霸、AI的助攻下,機(jī)器人都學(xué)會了哪些家務(wù)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(yù)測模型,它可以幫助機(jī)器人自主學(xué)習(xí)和掌握很多通用基礎(chǔ)技能,在此基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和預(yù)測主人的意圖和任務(wù)的共性,從而可以舉一反三執(zhí)行廣泛的任務(wù)類別,成長為一個優(yōu)秀的“家務(wù)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(xué)習(xí)模型Dex-NET,基于角點檢測和抓取策略,讓機(jī)器人完成鋪床單這一艱巨任務(wù)。值得一提的是新的研究成果“偏好優(yōu)化模型"。機(jī)器人不僅能完成通用任務(wù),而且還能夠推斷出更優(yōu)解,適應(yīng)帶有隱藏條件的復(fù)雜現(xiàn)實環(huán)境。比如在常規(guī)的“actor-critic"增強(qiáng)學(xué)習(xí)反饋機(jī)制中,主人要求機(jī)器人導(dǎo)航前往紫色的門,那么機(jī)器人就會選擇短路徑(傳統(tǒng)意義上的**解),而忽略這么做會打碎路上的花瓶。因為機(jī)器人無法獲知,主人是否關(guān)心花瓶會不會被打碎。但如果機(jī)器人能自己模擬和演練過去發(fā)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(tài)的,由此推斷出繞過花瓶是有可能獲得獎勵、應(yīng)該積極追求的目標(biāo)。機(jī)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(tài)中學(xué)習(xí)人類的偏好,系統(tǒng)無需事無巨細(xì)地列出所有現(xiàn)實環(huán)境中的因果聯(lián)系和條件,獎勵函數(shù)也不再是線性機(jī)械的,機(jī)器人可以自主模擬和學(xué)習(xí)過去的經(jīng)驗,判斷和應(yīng)對未知的動態(tài)環(huán)境。對于做家務(wù)這個任務(wù)來說,判斷主人的喜好來進(jìn)行作業(yè),可以說是必殺技了。與伯克利相比,Deepmind其實對醫(yī)療這種高精尖任務(wù)更感興趣。但這并不妨礙它在家政領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。Deepmind的“計劃**控制SAC-X"模型,就旨在幫助機(jī)器人學(xué)會探索和掌握家務(wù)方面的基本技能。就像嬰兒在爬行和走路之前必須發(fā)展出協(xié)調(diào)和平衡能力一樣,SAC-X也有助于幫助機(jī)器掌握幾種核心的視覺-運(yùn)動技能。比如運(yùn)用模擬手臂,按照正確的順序,即使沒有見過這各任務(wù),也能從零開始學(xué)習(xí),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(fù)雜任務(wù)。此外,喬治亞理工學(xué)院將布料引入學(xué)習(xí)框架,教機(jī)器人學(xué)會穿衣服的論文也非常別出心裁。因為衣服的布料材質(zhì)各不相同,穿衣服的動作也無法遵循特定的運(yùn)動軌跡,會和布料產(chǎn)生復(fù)雜的交互變化,機(jī)器人必須不斷練習(xí),對各個子任務(wù)(拽起邊緣、扯平衣角等)進(jìn)行模擬和優(yōu)化,在不斷變化的環(huán)境條件中學(xué)習(xí)到穩(wěn)定的創(chuàng)意控制策略,終完成穿不同衣服的任務(wù)目標(biāo)。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(wù)活兒機(jī)器人都可以駕馭嘛,但杯具的是,現(xiàn)實中能夠見到的家務(wù)機(jī)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(shè)計、RethinkRobotics公司開發(fā)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(jī)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(jié)省多少人力,售價還高達(dá)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(jī)器人做家務(wù)性價比實在是太低了。那么,既然不能真的幫人類做家務(wù),教機(jī)器人學(xué)習(xí)這些技能,究竟有何意義?為什么是做家務(wù),去工廠搬磚不行嗎?這么多研究人才齊上陣,要是去教小學(xué)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(wù)活兒較勁呢?原因恐怕在于,家政任務(wù)提供了一個從零開始學(xué)習(xí)復(fù)雜控制任務(wù)的訓(xùn)練環(huán)境,這對通用機(jī)器智能來說至關(guān)重要。首先,家政任務(wù)的真實性和多樣性,有助于智能體學(xué)會如何用少的先驗知識來解決復(fù)雜問題。先驗知識指的是一種不依賴于經(jīng)驗總結(jié)(類似編寫好的程序,從結(jié)果推導(dǎo)過程)的一種元能力,通過觀察學(xué)會推理和判斷。而機(jī)器人就沒有這種“天生的"知識,但顯然我們也不可能將機(jī)器人服務(wù)的每個家庭、每個可能任務(wù)都進(jìn)行預(yù)先編程,這時,訓(xùn)練機(jī)器人的通用能力就顯得尤為關(guān)鍵了。盡管機(jī)器永遠(yuǎn)不可能擁有像人一樣的先驗?zāi)芰屯ㄓ眯裕诟鱾€學(xué)科、各個工作崗位都能表現(xiàn)差不多。但在很多垂直領(lǐng)域,比如工業(yè)、家務(wù)、語言等,先驗?zāi)芰?qiáng)的機(jī)器智能體就可以低成本、高適應(yīng)性、靈活地完成工作任務(wù),解決那些現(xiàn)在只有人才能解決的問題。另外,家政任務(wù)是一個集視覺、觸覺、運(yùn)動、關(guān)節(jié)控制等為一體的任務(wù),綜合性很強(qiáng),這是其他碎片應(yīng)用不具備的環(huán)境,對訓(xùn)練多元功能協(xié)作的智能體很有幫助。比如伯克利教機(jī)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(shù)據(jù)集,再利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練質(zhì)量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GQ-CNN),對物體進(jìn)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(guān)節(jié)進(jìn)行實時精密控制,才能終完成這一操作。一次訓(xùn)練,多種收獲。更重要的是,家務(wù)的操作環(huán)境比起工業(yè)機(jī)器人、電子游戲等,都更加松散,充滿變化,任務(wù)的主觀預(yù)期和隱藏含義更難界定和預(yù)測,無形中加大了訓(xùn)練難度。與此同時,家政任務(wù)的訓(xùn)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(jī)器狗拳打腳踢、在《Dota》中血虐真人玩家,讓機(jī)器做做家務(wù)簡直堪稱是政治正確、價廉物美的訓(xùn)練方式了。醉翁之意:做完家務(wù),這些研究還有什么用?在家政機(jī)器人背后,實際隱含的是一種智能體創(chuàng)生的本質(zhì)邏輯:在復(fù)雜的環(huán)境中自己探索出解決隨機(jī)和非結(jié)構(gòu)化問題的合理方案,可以安全地與環(huán)境交互,同時高效地完成任務(wù)。具體一點說,訓(xùn)練家政機(jī)器人,主要有一下三個方面的好處:一是培養(yǎng)更具有通用智能的機(jī)器人,在不需要過多指導(dǎo)的前提下,執(zhí)行一系列任務(wù),提高機(jī)器自動化的安全性和工作效率。二是有助于開發(fā)用于分層規(guī)劃、感知和推理的算法,可以幫助自動駕駛、工業(yè)自動化、智能物聯(lián)網(wǎng)等等領(lǐng)域解決應(yīng)用問題;三是推動零樣本學(xué)習(xí)、少樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)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(nèi)容產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的使用體驗。這樣,大家恐怕就不難理解,為什家務(wù)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(wù)星人,我只關(guān)心機(jī)器人啥時候能進(jìn)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。


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