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彩虹多多官网 - 彩虹多多官网

来源:彩虹多多官网2024-09-09 17:48

  

回家,过年!******

“啥时候回来呀?”

“啥也别买,你回来就行。”

“到哪啦?”

“不着急,等你们回来吃饭!”

……

你有多久没回家了?

最想念的人是谁?

一位母亲在院子里

一遍一遍地扫着自家大门口,

时不时看向门口的路。

图片来源:新华网微博视频截图

不知过了多久,

一名男生背着吉他出现在门口,

母亲激动地抱住儿子,

儿子抱起母亲,转了又转。

图片来源:新华网微博视频截图

男生接受采访时表示:

“后来,我在监控里看到,

妈妈在门口等了有三四个小时,

眼泪哇哇地流……”

一女子和看养自己长大的大伯说

过几天带着一家回去过年。

第二天,

监控里看到大伯在庭院里洗洗晒晒,

床单被子晒满了院子,

直至把全部被子晾晒好后,

朝着监控深深望去……

图片来源:九派新闻视频截图

一女子驾车返乡,

因堵车严重且已是凌晨,

便未通知家人自己的位置。

到达时,

发现12名家人站在路边等候。

女子说:

“很感动,

这真的是我一点也没想象到的!”

图片来源:点时新闻视频截图

外出打工的父母回家过年,

两个孩子得知消息便一直在家等待。

一直没睡的孩子们听到父母的声音,

立刻飞奔出来,

一头扑进父母的怀里。

父亲表示:

“不管在外面受了多大委屈,

看到那一刻,真的什么都值了!”

图片来源:中新视频截图

一对双胞胎萌娃站在门口,

看到爸爸回到家的那一刻,

她们惊喜尖叫,手舞足蹈,

嘴里一直叫着

“爸爸爸爸……”

图片来源:人民视频截图

一名在外务工的女子

瞒着爸爸提前回家。

当傍晚天黑,

干完活回家的爸爸

突然看到她从屋里走出来,

两只手握紧,一时间忘了说话,

脸上绽放出淳朴又惊喜的笑容。

图片来源:新华网微博视频截图

“怎么可能还会有石榴呢?”

一名男子回家,

发现父亲将石榴埋在沙土里,

专程等自己回来吃。

男子表示,

父亲将这些石榴从中秋埋到了元旦,

拿出来吃的时候还很新鲜。

图片来源:人民视频截图

一名女子悄悄回家过节,

开门的姥姥认出后,

上前一把抱住外孙女,

激动得不停地拍打着她。

这一抱,胜过千言万语。

图片来源:人民日报微博视频截图

小时候,

总想着离家远一点,

以为这样才会有自由,

不用每天听长辈们的唠唠叨叨。

长大后发现,

家才是最温暖的地方,

每一句唠叨,其实都是关心与爱,

在外奔波的辛苦与劳累,

在回到家的那一刻,烟消云散。

资料图。中新社记者 陈骥旻 摄

“我们总会绕啊绕,

绕几千里路也望向归途……”

相聚、拥抱、惊喜、泪目……

总有一刻让你感受到

回家的意义。

春节临近,

有人盼你回家,就是最大的幸福!

你今年在哪儿过年?

哪一瞬间让你觉得“回家真好”?

评论区聊聊吧!

  中国新闻社(CNS1952)综合自中国新闻网、中新视频、人民视频、新华网、九派新闻等

                                                                                                                                                                                                                                                • 彩虹多多官网

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                                                                                                                                                                                                                                                    近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

                                                                                                                                                                                                                                                    根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    01

                                                                                                                                                                                                                                                    赶配送

                                                                                                                                                                                                                                                    目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:巴伦周刊

                                                                                                                                                                                                                                                    02

                                                                                                                                                                                                                                                    跳舞蹈

                                                                                                                                                                                                                                                    美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:Boston Dynamic

                                                                                                                                                                                                                                                    03

                                                                                                                                                                                                                                                    做手术

                                                                                                                                                                                                                                                    医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                                                                                                                                                                                                                    有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    04

                                                                                                                                                                                                                                                    修动车

                                                                                                                                                                                                                                                    配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                                                                                                                                                                                                    它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

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                                                                                                                                                                                                                                                    做刑侦

                                                                                                                                                                                                                                                    日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:中国机械工程学会

                                                                                                                                                                                                                                                    06

                                                                                                                                                                                                                                                    助行走

                                                                                                                                                                                                                                                    2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                                                                                                                                                    机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:环球网

                                                                                                                                                                                                                                                    07

                                                                                                                                                                                                                                                    做清洁

                                                                                                                                                                                                                                                    目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    08

                                                                                                                                                                                                                                                    忙配药

                                                                                                                                                                                                                                                    零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                                                                                                                                                    这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    09

                                                                                                                                                                                                                                                    进厨房

                                                                                                                                                                                                                                                    美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                    10

                                                                                                                                                                                                                                                    帮搜救

                                                                                                                                                                                                                                                    哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                                                                                                                                                                                                    根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                                                                                                                                                  图源:网络

                                                                                                                                                                                                                                                    机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                                                                                                                                                    知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                                                                                                                                                    审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                                                                                                                                                    参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
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                                                                                                                                                                                                                                                  彩虹多多官网高燃!回顾世乒赛国乒包揽全部5项夺冠时刻
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-09-13
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-08-02
                                                                                                                                                                                                                                                  彩虹多多官网眉毛看你有没有富贵命
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-06-07
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-03
                                                                                                                                                                                                                                                  彩虹多多官网 海上阅兵俄军舰悉数登场 最大最先进的全来了
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-07-26
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                                                                                                                                                                                                                                                  2025-01-02
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-21
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-09-04
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-21
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-09-03
                                                                                                                                                                                                                                                  彩虹多多官网2.0T带四驱,这奥迪又降2万,人称平价小A7,终于火了!
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-11-13
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                                                                                                                                                                                                                                                  2024-08-27
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