计算机视觉通过提供空间感知和物体检测功能来帮助机器人导航。机器人使用相机捕获环境和算法来处理数据，以进行障碍物检测和路径规划。
像SLAM (同时定位和映射) 这样的技术结合了视觉和传感器数据来创建地图并跟踪机器人在其中的位置。对于自主机器人，基于视觉的导航提高了动态环境中的精度和适应性。
应用包括优化物流的仓库机器人，导航房屋的机器人吸尘器以及执行检查或交付的无人机。
我该如何构建一个实时的羽毛球检测系统？
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强化学习中的函数逼近是什么？
在深度强化学习 (DRL) 中，神经网络用于在具有较大或连续状态空间的环境中逼近值函数或策略。由于传统的表格方法对于此类环境是不切实际的，因此神经网络使智能体能够概括其知识并从高维输入 (如图像或传感器数据) 中学习。
例如，在深度Q学习
神经网络如何处理不确定性？
Rnn通过处理顺序数据来工作，其中每个步骤的输出取决于当前步骤的输入和先前步骤的信息。与前馈网络不同，rnn有一个反馈回路，允许它们保持先前输入的 “记忆”，使它们适用于时间序列数据、语音或文本。
在训练期间，rnn使用反向传播通过时间
如何在数据库可观察性中对警报进行优先级排序？
在数据库可观测性中，优先处理告警涉及评估各种问题对系统性能和用户体验的重要性和影响。第一步是根据严重性级别对告警进行分类。例如，告警可以分为关键、高、中和低四个级别。关键告警，如数据库故障，需要立即关注，因为它们直接影响应用的可用性和用户的