write_ad(menu_tags_up_button);CNMO_AD.init();【CNMO科技音讯】10月14日，北京有音讯称苹果正研制折叠屏iPhone，还请求了新专利想做三折、四折叠屏。

作者假定，网友因为数字表亲的战略是在不同环境设置的数据上进行练习的，因而能够掩盖广泛的状况空间，然后很好地推行到原始数字孪生设置。此外，说说因为研讨者依靠现成的根底模型(DepthAnything-v2)来猜测组成深度图，说说因而也秉承了模型本身的一系列约束，例如对特别物体或在晦气的视觉条件下的猜测较差。

sim2sim的战略学习这部分的试验首要是为了答复上述研讨中的Q2和Q3，评评在3个使命上剖析ACDC练习战略的才能，评评包含「开门」、「翻开抽屉」和「收起碗」，每项使命都与数字孪生设置进行了比照。为了进一步查看数字表亲对朴素域随机化的相对影响，面儿研讨者依据其他基线在DoorOpening使命上从头运行了sim2sim试验2.功用比照范畴内功用:数字表亲练习的战略与数字孪生练习的战略适当。尽管这种办法适用于多种练习范式，北京例如强化学习或仿照学习，北京但本文挑选聚集于于脚本演示(scripteddemonstrations)的仿照学习，因为这种范式不需求人类演示，与彻底自主化的ACDC流程愈加适配。

试验经过试验，网友团队答复了以下研讨问题:Q1:ACDC能否生成高质量的数字表亲场景?给定单张RGB图画，网友ACDC能否捕捉原始场景中固有的高档语义和空间细节?Q2:在原始的环境设置上评价时，在数字表亲上练习的战略能否匹配数字孪生的功用?Q3:在散布外设置上评价时，在数字表亲上练习的战略是否体现出更强的稳健性?Q4:在数字表亲上练习的战略能否完结零样本的sim2real战略搬迁?经过ACDC进行场景重建首要团队需求证明的最重要的问题，便是ACDC能生成高质量的数字表亲场景吗?从表格中的数据来看，成果非常令人满意。怎么有效地将实在数据扩展到仿照数据，说说进行机器人学习?最近，说说李飞飞团队提出一种「数字表亲」的新办法，能够一起下降实在到仿照生成的本钱，一起进步学习的普遍性。

经过这三个过程，评评ACDC能够主动创立与输入图画语义相似但不彻底相同的虚拟场景，为机器人战略练习供给多样化的环境。

作者介绍TianyuanDaiTianyuanDai本科毕业于香港科技大学，面儿取得了核算机科学和数学学士学位，面儿现在在斯坦福攻读硕士学位，隶属于斯坦福SVL试验室(VisionandLearningLab)和PAIR研讨小组(People，AIRobotsGroup)，由李飞飞辅导。实践证明，北京社会科学遍及基地既是传达先进文明、北京宏扬科学精力、培育和饯别社会主义中心价值观、进步全民人文社科素质的重要阵地，也是思维政治作业系统的重要组成部分。

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