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时序知识图谱详解：它和普通图谱有什么不一样？突破传统图谱局限！深入理解时序知识图谱的结构与应用！

传统知识图谱已经无法满足现实世界中“时间演化”的复杂场景？本期视频我们将详细介绍**时序知识图谱（Temporal Knowledge Graph, TKG）**的基本概念、核心特性和主要用途，并通过与普通知识图谱的对比，揭示它在建模动态关系、知识演化和因果推理等方面的优势。 视频演示一个简单的时序图谱构建与使用流程，适合对AI知识建模、知识图谱应用、因果推理、智能问答等感兴趣的你！ 🔔记得点赞收藏，有问题欢迎评论区交流！

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误入异次元 红太狼和灰太狼的20年浪漫轨迹

七夕礼物被黑洞吞噬，“灰红”CP误入AI异次元，结果竟是亿万粉丝用记忆编织的“时光卷轴”！AI重现平底锅与狼爪的第一次碰撞，20年浪漫轨迹守护爱情最初的模样。

[Science Robotics] 基于注意力的地图编码：面向泛化足式运动控制的学习

四足机器人和类人机器人等足式机器人的动态行走，是扩展移动机器人作业范围中的关键且具有挑战性的课题。其核心在于：当可落脚点稀疏时需要精确的规划、在存在不确定性和外部扰动时保持鲁棒性、并能在多样化地形中展现良好的泛化能力。传统的基于模型的控制器在复杂地形规划方面表现突出，但在真实环境的不确定性下往往力不从心。基于学习的控制器在面对这些不确定性时具备鲁棒性，但在落脚点稀疏的地形上往往缺乏精确性。混合方法通过结合两类方法，在稀疏地形上提升了鲁棒性，但其计算代价较高，并受限于基于模型规划器的固有缺陷。 为在多样地形上实现具有泛化能力的足式机器人动态行走，并同时保持基于学习控制器的鲁棒性，本文提出了一种注意力机制驱动的地图编码方法，该编码由机器人本体感知条件化，并作为端到端控制器的一部分通过强化学习进行训练。实验表明，该网络能够在机器人动态穿越多样且复杂地形时，学会聚焦于未来落脚的可行区域。由此合成的运动行为不仅在应对不确定性时展现出鲁棒性，同时在稀疏地形上实现了精确而敏捷的跨越。此外，我们的方法还提供了一种解释神经网络拓扑感知的途径。 我们分别为一台 12 自由度的四足机器人和一台 23 自由度的类人机器人训练了控制器，并在真实世界的多种复杂室内与室外场景（包括训练中未曾见过的场景）中对所得到的控制器进行了验证。 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adv3604

LeRobot中ACT算法介绍与调优【附源码】

书接上一回，这个视频介绍LeRobot中ACT算法，在复刻的时候修改了一些参数，使用均值滤波解决机械臂抖动问题，达到了较好的效果。相关源码持续整理优化中，可加群（872785786）获取调优源码。

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