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2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
整个炒虾机器人的设计过程中，斯坦福团队综合考虑了移动、稳定性和全身远程操控等因素。他们选择了移动速度接近人类行走速度的Tracer移动底座，并在其上安装了ALOHA机械臂，实现了全身远程操控系统。此外，研究人员还注重机器人的稳定性，使其能够在操作重型物品时保持稳定。整个机器人的设计成本仅为22万元，相比其他类似机器人的价格要低廉许多。
2. 研究指出ChatGPT难以识别疾病之间的关系，提出需要有选择性地在准确可信的医学文献上进行专门培训。