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‍100集视频说明中有网盘，下载前请看网盘的说明文件。

机器人学打羽毛球 | Science Robotics

在动态环境中，协调运动与感知一直是机器人学的重大难题。为此，我们提出了一种让腿式移动操作机器人打羽毛球的方法——这一任务要求在感知、步法和挥臂之间实现精确配合。我们设计了一套统一的强化学习控制策略，覆盖全身全部自由度，实现对羽毛球的精准追踪与击打。该策略融合真实相机数据训练出的感知噪声模型，使仿真与实机在感知误差上保持一致，并促使策略学会主动感知行为。我们的系统还包含羽毛球轨迹预测模型、带约束的强化学习来确保运动鲁棒，以及系统辨识技术以提升实机部署效果。大量实验表明，机器人能够准确预测羽毛球轨迹、高效覆盖发球区，并完成对人类选手的回球，验证了腿式移动操作机器人在复杂动态体育场景中的可行性。

终于轮到我们00后爽一把了！

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直观理解扩散模型：DDPM | 生成式 AI 动画

https://www.youtube.com/watch?v=EhndHhIvWWw 标题：扩散模型揭秘：从数学原理到代码实现，手把手教你生成高质量图像   内容总结：   这段视频深入解析了扩散模型的核心原理，重点解读了2020年里程碑论文《去噪扩散概率模型》(DDPM)。视频从数学角度拆解了扩散模型如何通过逐步添加和去除高斯噪声来生成数据：   1. 前向过程：通过固定噪声计划将图像逐渐转化为纯噪声   2. 反向过程：训练神经网络学习去噪，最终实现从噪声生成图像   3. 关键创新：DDPM简化了2015年原始扩散模型的训练目标，使其成为实用的生成技术   视频还包含完整的Python代码演示，展示如何：   - 在MNIST数据集上训练扩散模型   - 实现从纯噪声生成手写数字的采样过程   - 加载预训练模型生成逼真人脸图像   最后对比了扩散模型与VAE的生成质量差异，并预告了更高效的后续改进方法。   标签：扩散模型 DDPM 生成模型 深度学习 图像生成 人工智能 机器学习 神经网络 计算机视觉 代码实现 数学原理 去噪神经网络 概率模型 数据科学 AI教程

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