科技巨头争相布局，智能家居呈现百家争鸣格局中国作为全球第二大智能家居市场，对智能音箱、智能开关、智能灯泡、智能门锁等智能设备需求旺盛，年出货量已突破2亿台。

导读 一种能够在地球上最热的地方调节其体温的甲虫是新研究的核心，它对以环境友好的方式冷却从建筑物到电子设备的一切事物具有重大的潜在影响。他们利用这些信息，根据甲虫的机翼结构，使用机械强度高且可以大规模生产的常见，柔性材料，制作了光子薄膜。

薄膜被动地冷却，这意味着它不会像我们用来降低汽车和建筑物温度的系统那样消耗能量该报告的合著者和奥塔哥大学能源计划主任副教授迈克尔杰克(MichaelJack)说，这项研究对新西兰的电力系统以及希望向100%可再生能源过渡的世界各国都具有重要意义。减轻负荷：量化节能照明的潜力，以减少用电高 奥塔哥大学领导的一项新研究表明，转向更节能的照明将有助于新西兰实现100%的可再生能源发电。研究表明，逐步采用更高效的住宅照明可以在2029年前将冬季(晚上6点至晚上8点之间)的夜间高峰需求减少至少500兆瓦(9%)，并将新西兰的年度总需求减少1TWh。杰克说，这对于寻求实现100%可再生电力供应的国家尤其重要，因为需求高峰通常是由化石燃料峰值工厂产生的。

减轻负荷：量化节能照明的潜力，以减少用电高峰由OtagoPh.D领导的同行评审期刊文章。我们使用了简单的技术替代模型，没有考虑潜在的行为变化或反弹效应，但是即使如此给出了在规划100%可再生能源系统时开箱即用的价值的指示。这将有助于将所有对您而言重要的电子邮件都保留在列表的顶部

金立(Gionee)为这两种设备都提供了指纹传感器以及面部识别功能。导读 中国手机制造商金立已经在推出了两款新的智能手机，即金立F2015和S11 Lite。这些是与去年11月金立(Gionee)在全球推出的内窥镜完全相同的智能手机，因此，按照当前的标准，大多数规格看起来都不那么光彩。S11Lite配备5.70英寸HD+显示屏，顶部配备2.5D大猩猩玻璃，而F205拥有5.45英寸屏幕，顶部也装有2.5D玻璃盖。

在引擎盖下，GioneeS11Lite由Snapdragon430芯片组提供动力，再加上4GBRAM和32GB内部存储，可通过microSD卡扩展到128GB。对于摄影，它的背面有13MP+2MP双传感器，正面有一个16兆像素的射击器用于自拍照。

金立S11Lite和金立F205功能金立S11Lite和F205都具有18：9的全屏显示。该手机可在Android7.1.1牛轧糖上运行，并装有3030mAh电池。这些是与去年11月金立(Gionee)在全球推出的内窥镜完全相同的智 中国手机制造商金立已经在推出了两款新的智能手机，即金立F2015和S11Lite当计算机正确完成一项任务时，它将获得指导其学习过程的奖励。

BU大学工程学院教授CalinBelta在《科学机器人》杂志上发表的论文向前迈进了一步，他的实验室的研究人员教了两个机器人一起煮饭，组装和服务热狗。这个盲点使得很难将这项技术应用到复杂的，高风险的任务中，例如自动驾驶，而这是安全性所关注的。导读 渴望从新鲜烤的棒球场坦率地咬一口?两个名为Jaco和Baxter的机器人可以一起使用。机械，系统以及电气和计算工程学教授贝尔塔(Belta)和他的团队采用了机器学习的一个分支，即强化学习。

通过结合这三种技术，团队可以减少机器人学习安全烹饪，组装和服务热狗所必须经历的各种可能性。研究人员仍然无法完全完全理解机器学习算法的方式，那就是学习。

波士顿大学的工程师在使用机器学习来教机器人执行复杂任务 渴望从新鲜烤的棒球场坦率地咬一口?两个名为Jaco和Baxter的机器人可以一起使用。Belta认为这项工作是其总体框架的概念验证，他希望今后可以将其应用于其他复杂任务，例如自动驾驶。

尽管以先验知识算法概述了任务的步骤，但是如何准确地执行这些步骤却没有。将先验知识与强化学习和形式化方法相结合是使该技术变得新颖的原因。这些不同的技术很难在数学上进行组合，也很难将其组合成机器人可以理解的语言。他们的方法结合了机器学习和形式化方法中的技术，形式化方法是计算机科学领域，通常用于保证安全，尤其是在航空电子或网络安全软件中。波士顿大学的工程师在使用机器学习来教机器人执行复杂任务方面取得了飞跃，该框架可以应用于许多任务，例如识别乳房X线照片上的癌点或更好地理解播放音乐的语音命令。当机器人擅长执行某个步骤时，其奖励会增加，从而创建一种反馈机制，促使机器人学习最佳方法，例如将热狗放在面包上。

但是首先，作为概念证明，他们已经学会了如何准备完美的热狗在我们的工作中，我们专注于关系对象的放置说明，例如'将杯子放在盒子的右边'或'将黄色玩具放在盒子的顶部，OierMees，一位从事这项研究的研究人员说。

但是，这并不总是那么容易，因为它要求机器人理解用户的指令，而且还需要知道如何根据特定的空间关系移动对象。德国弗赖堡大学的研究人员最近设计了一种新的方法，用于教机器人如何按照人类用户的指示来移动对象，该方法通过对半透明场景表示进行分类。

换句话说，如果人类用户说将杯子放在手表的左侧，则机器人应将杯子放置在离手表多远的地方，以及不同方向(例如，向右，向左，向右)之间的确切边界在哪里?的前面，后面等)?梅斯说：由于这种固有的含糊性，也没有可用于学习模拟空间关系的真实性或'正确'的数据。训练机器人以了解空间关系并相应地移动对象可能非常困难，因为用户的指令通常不会在机器人观察到的较大场景中划定特定位置。

我们从辅助学习的角度解决了空间关系的地面真像素式注释不可用的问题。培训机器人以立即响应语音指令，例如拿起玻璃杯，将其移至右侧等，这在许多情况下是理想的，因为它最终将实现更直接，更直观的人机交互。这使机器人可以检测一个物体是否在另一个物体的左侧，上方，前方等等。Mees和他的同事设计的方法背后的主要思想是，当给定两个对象以及代表它们所在背景的图像时，确定它们之间的空间关系就容易了。

培训机器人以立即响应语音指令，例如拿起玻璃杯，将其 随着越来越多的机器人进入多种环境，研究人员正在努力使与人类的互动尽可能顺畅自然。导读 随着越来越多的机器人进入多种环境，研究人员正在努力使与人类的互动尽可能顺畅自然。

这样做，机器人需要推理出杯子相对于盒子或任何其他参考对象的放置位置，以便再现用户描述的空间关系。他们的论文已在arXiv上预先发表，将于6月在巴黎举行的IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA)上发表

德国弗赖堡大学的研究人员最近设计了一种新的方法，用于教机器人如何按照人类用户的指示来移动对象，该方法通过对半透明场景表示进行分类。这样做，机器人需要推理出杯子相对于盒子或任何其他参考对象的放置位置，以便再现用户描述的空间关系。

这使机器人可以检测一个物体是否在另一个物体的左侧，上方，前方等等。培训机器人以立即响应语音指令，例如拿起玻璃杯，将其 随着越来越多的机器人进入多种环境，研究人员正在努力使与人类的互动尽可能顺畅自然。换句话说，如果人类用户说将杯子放在手表的左侧，则机器人应将杯子放置在离手表多远的地方，以及不同方向(例如，向右，向左，向右)之间的确切边界在哪里?的前面，后面等)?梅斯说：由于这种固有的含糊性，也没有可用于学习模拟空间关系的真实性或'正确'的数据。导读 随着越来越多的机器人进入多种环境，研究人员正在努力使与人类的互动尽可能顺畅自然。

在我们的工作中，我们专注于关系对象的放置说明，例如'将杯子放在盒子的右边'或'将黄色玩具放在盒子的顶部，OierMees，一位从事这项研究的研究人员说。但是，这并不总是那么容易，因为它要求机器人理解用户的指令，而且还需要知道如何根据特定的空间关系移动对象。

我们从辅助学习的角度解决了空间关系的地面真像素式注释不可用的问题。训练机器人以了解空间关系并相应地移动对象可能非常困难，因为用户的指令通常不会在机器人观察到的较大场景中划定特定位置。

他们的论文已在arXiv上预先发表，将于6月在巴黎举行的IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA)上发表。Mees和他的同事设计的方法背后的主要思想是，当给定两个对象以及代表它们所在背景的图像时，确定它们之间的空间关系就容易了。