P+F洗车机传感器叶杰平，贝壳找房副总裁、首席科学家，智源研究员，密西根大学教授，IEEE Fellow、ACM杰出科学家。叶杰平博士主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，致力于推进人工智能技术在出行、居住和医疗等领域的应用。他曾获得KDD和ICML最佳论文奖，荣获2010年美国国家自然科学基金会生涯奖、2017年中国计算机学会“CCF科学技术奖科技进步卓越奖”、2019年度国际运筹学领域顶级实践奖--瓦格纳运筹学杰出实践奖（Daniel H. Wagner Prize）。叶杰平博士是2021智源大会强化学习与决策智能论坛的主席。本专题论坛将邀请国防科技大学智能科学技术系主任徐昕、美国密西根大学教授应雷、美国西北大学助理教授汪昭然、华为诺亚方舟决策推理实验室主任郝建业、滴滴AI Labs首席研究员秦志伟等知名嘉宾共同探讨相关领域面临的机遇和挑战。作为一种新兴技术，当前强化学习与决策智能仍面临大量挑战。接下来我们将从问题建模和算法设计两个层面分别介绍强化学习与智能决策亟待解决的挑战和前沿进展。1问题建模当前挑战：强化学习的奖励设计（描述学习目标）与状态定义（描述输入信号）不仅严重依赖于专家经验，且往往需要消耗大量人力反复调整建模方式。首先，奖励函数的设计极具挑战性。奖励函数是描述智能体目标的特殊信号，对决策算法习得的策略有决定性的影响。以超级马里奥游戏为例，直接以“过关”作为奖励，则引导智能体学习的奖励信号会过于稀疏（一关仅一个奖励信号），进而导致算法的学习效率极低，甚至无法学到过关的策略。而综合考虑其他因素，如存活时间、击杀怪物得分，收集金币的数量等，需要进行大量的试错来平衡不同因素在奖励函数中的权重，以避免智能体出现无意义刷分的行为。超级马里奥其次，状态空间的定义仍需领域专家耗费大量精力进行多次尝试。真实环境中的输入信息存在多模态，高维度的特点，需要针对特定任务选择相应的信息和特征提取方法以定义策略学习所需的状态。如在自动驾驶任务中，汽车的输入信号可以来自于摄像头、激光雷达、油量传感器、速度传感器、GPS信号等多种传感器。此外，行驶、停车入库，路线导航等不同的决策场景需要的信息存在差异。此时，为自动驾驶任务定义状态空间需要领域专家反复权衡不同决策场景的重要性、传感器成本、信息处理难度和策略学习难度等多种因素。前沿进展：1. 近年来，学界提出使用内在奖励（intrinsic reward）降低奖励函数设计时的人工成本。内在奖励启发自心理学中的内在动机（intrinsic motivation）。举例来说，婴儿仅受内在好奇心的驱动便会积极探索房间的各个区域，无需父母给出特定形式的外部奖励。类似地，我们可以在决策算法中引入类似于“好奇心”的内在驱动力。此时，我们只需设计简单的稀疏奖励，便能引导智能体学习到有意义的策略。OpenAI 提出随机网络蒸馏，鼓励智能体探索具有较高不确定的状态。该方法是首个不依赖人类经验，在《蒙特祖玛的复仇》（雅达利游戏中最困难的稀疏奖励任务之一）中超过人类玩家平均水平的智能算法。《蒙特祖玛的复仇》中的强化学习实践2. 为降低设计状态空间的成本，研究者尝试融合表示学习与强化学习，自动地从原始输入中提取低维的状态特征。具体地，可以选择廉价的传感器（如摄像头）获取原始输入，然后通过表示学习方法将高维的原始输入映射为低维的向量表示，同时保留原始状态中任务相关的语义信息。在机器人的仿真控制中，融合表示学习技术的决策算法可以在仅使用图像输入的情况下达到与使用多个不同传感器（获取关节速度与角度信息）时相当的性能。此外，针对视频游戏任务，David Ha与Juergen Schmidhube提出世界模型（World Models） 。该方法以游戏图像作为输入，结合了自监督学习、循环神经网络等多项表示学习技术来提升智能体对环境的理解。图灵奖得主Yann LeCun评价该方向是弥补强化学习不足与通向下一代人工智能的关键点。韩国科学技术院使用图神经网络学习能源网络的低维表示，进而使用强化学习方法学习能源网络的控制策略，获得了WCCI 2020电网调度大赛的冠军。 2算法设计当前挑战：主流的强化学习算法在设计时往往对环境和智能体进行了过分简化的假设，与真实场景下的落地应用仍有较大的距离。其一，现有算法常常假设智能体可以获知全部环境信息（即完全可观测），但在国防安全、智能制造等落地场景中，智能体往往只能获取决策所需信息的一部分（即部分可观测）。其二，现有算法主要考虑单一智能体或较小规模的多智能体系统。但是在物流调度、电网控制等重要决策任务中，存在庞大数量的智能体。值得一提的是，共享车辆调度任务作为强化学习方向最有潜力的落地场景之一（预计市场规模在2025年达到2180亿美元），需要同时考虑部分可观测性与庞大数量的智能体集群，对算法设计提出了更高的要求。前沿进展：得益于大规模强化学习训练技术的发展，近年来在上述复杂场景下的强化学习算法已经取得了一系列令人瞩目的成就。例如，在棋牌对弈领域，以AlphaZero、MuZero为代表的棋类游戏算法将深度强化学习与蒙特卡洛树搜索、自博弈等技术结合，战胜了围棋领域的人类世界冠军，实现了强化学习在双人博弈问题上的落地应用；在竞技游戏领域，AlphaStar在游戏《星际争霸》中克服了状态观测不完全、实时决策、稀疏奖励等诸多难点，OpenAI Five在游戏《Dota 2》中实现了多智能体场景下的协作和竞争，这些游戏算法应用大规模强化学习训练技术，达到了匹敌人类顶级职业选手的表现。针对共享车辆调度任务，滴滴提出了一种新的基于深度强化学习与半马尔科夫决策过程的智能派单方法，在同时考虑时间与空间的长期优化目标的基础上利用深度神经网络进行更准确有效的价值估计。通过系统的离线模拟实验以及在线的AB实验证明，这种基于深度强化学习的派单算法能够显著提升平台各项效率及用户体验。 赠书福利
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
泰安洗车机传感器激光雷达派，或者说激光雷达方案，就是以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头来完成自动驾驶。包括发现物体、测距等一系列信息的获得，主要靠激光雷达来实现，从而绘制出一张3D环境地图来让系统进行分析和下达指令。
样本洗车机传感器该法国LCJ Capteurs 超声波风速传感器 - CV7-OEM是工釆网最新最精确的坚固型风速传感器，可通过紧凑的风传感器实现较高的准确度和连续的风速风向数据收集。无需维护，能够在最极限条件下达到最高标准操作水平，此外关于声音方面，声音则是在交叉口由流动的物体传输。传输是是由电子声学传感器(1)用超声波信号(2)在他们之间通信，沿着正交轴， 由风速(3)引起声波传输时间不同。法国LCJ Capteurs 超声波风速传感器 - CV7-OEM则是在他们之间通信传输 4 种不同的测试，然而测试得到的食量头部风用于计算。结合测量计算出风速和根据基轴计算出风向。温度测量则是用于校准。传感器的设计减小倾角的影响(4)（传感器倾角的影响能被部分校正是由于传感器空间的形状） 。另一方面CV7 还可以传输了4 个独立的测试数据以保证检查用于头风矢量计算的正确性，这个方法给出了 0.15m/S的风速灵敏度，卓越的线性度，可达到 40m/S。可广泛应用于国防和航空航天气象领域，比如无人机、地面发射及回收站、配套气象站等。
P+F洗车机传感器目前来说，传感器模数转换、显示、印刷等等都会是限制其最终效果的瓶颈，但在同一套平台下，不同log的最终效果是很接近的（会有一点小差别，但几乎可以忽略不计），所以它们之间是方法的区别，而不是目的的区别，你选择哪种log曲线要取决于你的拍摄和后期需求，不能搞一刀切。新log+色域标准的出现基本都是为了匹配自家硬件设计体系和客户需求，比如针对电影客户，色域要覆盖常用的DCI-P3，主要面向航拍应用就要对位绿色区域留余量以保证后期有足够的层次空间，除此之外也会需要对肤色区域进行优化等等……按需定制，以期在正确曝光的前提下达到较小数据开销+最大性能，甚至可以在很大程度上替代数据量庞大、对后期处理硬件性能要求极高的RAW输出，这对于专业视频功能的门槛下放来说是很重要的。
泰安洗车机传感器高性能恒温恒湿箱维护与保养高性能恒温恒湿箱由调温和增湿两部分组成。通过安装在箱体内顶部的旋转风扇，将空气排入箱体实现气体循环、平衡箱体内的温、湿度，由箱体内置的温、湿度传感器采集的数据，传至温、湿度控制器进行编辑处理，下达调温调湿指令，通过空气加热单元、冷凝管以及水槽内加热蒸发单元的共同完成。
样本洗车机传感器（1）感受系统，是工业机器人获取外界信息的主要窗口，机器人根据布置的各种传感元件获取周围环境状态信息，对结果进行分析处理后控制系统对执行元件下达相应的动作命令。感受系统通常由内部传感器模块和外部传感器模块组成：内部传感器模块用于检测机器人自身状态；外部传感器模块用于检测操作对象和作业环境。
日前，陕西煤矿安全监察局榆林监察分局发布对神木市新窑煤业有限公司行政处罚决定书煤安监罚〔2021〕50039号。因新窑煤矿井下一氧化碳传感器累计超限报警92次,分局下达责令整改指令后,矿井未及时改正，对该单位罚款10万元。
域控制器作为集中式架构下的新产物，一出场即成为了决策层中当之无愧的 硬件核心。域控制器（DC）也叫域控制单元或多域控制器（Multi Domain Controller，MDC），最早由博世和大陆等 Tier1 所提出，旨在解决信息安全和 ECU 开发瓶颈问题，而自驾域控制器作为域集中架构下的新产物，通常以高算力芯片为 核心，包含 AI 芯片、CPU、MCU 等，其负责车辆在自动驾驶过程中大量传感器 数据的融合、处理任务，并基于此向汽车的动力单元下达指令，成为了汽车决策层 中的核心。
今天继续由马克笔设计留学的程老师来给大家带来Arduino的相关知识，这次文章来聊一聊三种常用的Arduino开发板：Arduino Uno，Arduino Nano和Arduino Mega 2560。Arduino可以通过面包板或者其他扩展板与发光二极管、LCD液晶显示屏、按钮、步进电机、舵机、温湿度传感器、距离传感器、压力传感器或其他能够输出数据或被控制的任何东西相连，也可以通过蓝牙、WiFi、Zigbee、NB-IoT等无线通信模块与其他设备进行无线连接，或者接入互联网。你也可以通过Arduino收集来自传感器的数据并上传到数据中心，然后根据数据中心下达的指令去控制与其相连的外围设备进行动作。
传感器监测，呼吸“纯净”氧。在密闭的系统里常驻半年，清新环境至关重要。中国电科为问天实验舱配备的系列氢气、二氧化碳传感器等，可实时监测舱内微量气体含量和氧浓度指数，氧传感器还可给制氧系统下达制氧指令，确保航天员的呼吸健康。在航天员舱外服系统上，配备有流量、温湿度、压力等传感器，可以实时监测航天员的呼吸、心电、体温等参数，为航天员生命安全和出舱活动提供医学参数保障。
