计算和系统生物学本科生方向选择问题：计算神经学还是生物信息学？ 链接：https：// zhuanlan.zhihu.com/p/21 539285 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。先说计算神经科学是什么，简而言之，。
为什么折纸抓取工具可以抓取自身重量120倍的物体？ 受折纸工艺的启发，麻省理工学院计算机科学及人工智能实验室（CSAIL）和哈佛大学的一批研究员设计了一种全新的抓取器，它能够抓住并举起各种形状、尺寸和重量的物体。“我的目标就是设计一种会帮你打包行李、杂货的机器人。目前的机械臂能抓取的物品种类极其有限—要么不能太重，要么形状有要求，例如方形、圆柱形等”。“我们要展示的抓取器能够拿起并放下各种东西，包括酒瓶、花椰菜、葡萄和鸡蛋等。麻省理工教授Daniela Rus说道。这款神奇产品外观上是伞状的，在视觉上，与科幻机器人手相比，它与橡胶郁金香花朵的形状。夹子本身是一副骨架结构，由折纸这门古老艺术所启发，覆盖在织物中。连接器将夹具连接到臂上，并且还带有真空管，该真空管从夹具中吸出空气，使其围绕物体折叠。机械臂想要抓取柔性材质的物体通常会很困难，这并不是因为研究人员进行的尝试不够，而是因为刚性的抓取钳本就不适用于精准的抓取工作。一旦抽了真空，花瓣紧皱，骨架折叠，便有了强大的力量，可以紧紧咬住猎物。该设备能够抓取易碎的物体而不会破坏它们，同时仍然保持足够强的抓力，可以抓取比自身重120倍的物体。该团队开发的抓取器呈空心的圆锥状，它包含了三个部分，一个由3D打印。
机械手是什么机械手的工作原理？ 机械手主要由手部、运动机构和控制系统三大部分组成。手部是用来抓持工件（或工具）的部件，根据被抓持物件的形状、尺寸、重量、材料和作业要求而有多种结构形式，如夹持型、托持型和吸附型等。运动机构，使手部完成各种转动（摆动）、移动或复合运动来实现规定的动作，改变被抓持物件的位置和姿势。运动机构的升降、伸缩、旋转等独立运动方式，称为机械手的自由度。为了抓取空间中任意位置和方位的物体，需有6个自由度。自由度是机 械手设计的关 键参数。自由 度越多，机械手的灵活性越大，通用性越广，其结构也越复杂。一般专用机械手有2～3个自由度。控制系统是通过对机械手每个自由度的电机的控制，来完成特定动作。同时接收传感器反馈的信息，形成稳定的闭环控制。控制系统的核心通常是由单片机或dsp等微控制芯片构成，通过对其编程实现所要功能。
抓娃娃有什么技巧？ http：// weixin.qq.com/r/hjkCGm- EBjJ5rSt592yU(二维码自动识别) 很多朋友表示不理解后面的教学，认为是玄学。我先上一些“‘战利品“” 娃娃机新手教学 1.娃娃机的原理 在。
机器视觉与计算机视觉的区别是什么？ 计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同。
