站长之家（Chinaz.com） 6 月 15 号消息：每当梅雨时节到来随时都有可能下起一场大雨，一直手要撑伞，就剩下一只手可以用来处理事情，下雨天手不够用怎么办？近日，日本一家公司通过三年研究，制造出了一种无人机伞。顾名思义就是在无人机上安装上了一把伞。无人机通过摄像头识别人的头部特征来进行追踪，不过目前无人机伞只能在慢速下使用。跑步、骑自行车等情况还无法进行追踪。
无人机伞还有很多问题需要解决。无人机在人的头上会发出较大的声音，会影响使用者的听力，同时无人机会对地面产生较大的风力，会让人感到不适。
网友们纷纷发表评论：“难道雨都是竖着下的吗”“别到时候跟着别人跑了”“冬天用有点冷啊”看来无人机伞距离正式投入使用还有很长的路要走。
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今年清明假期期间，广东交通集团所属揭博高速水墩互通路段，出现了空中交警”无人机在空中智能巡检执勤”。为更好了解管辖路段交通状况，及时疏导交通，揭博高速选取车流量较大的路段为试点，首次部署无人机自动起降系统。对于轻微事故，无人机还配备了喊话器，即时拍照取证后，可喊话现场事故人员尽快驶离，避免二次事故。
快科技4月4日消息，据航空工业集团消息，西飞民机自主研发的航空无人运输系统验证机HH-100”，近日陆续顺利完成了低速、中速、高速自主滑行试验，以及数据采集、控制律调参。各项试验中，飞机平台状态稳定，自主滑行控制性能良好。目前，整个滑行试验已经完成，接下来将进入首飞阶段。HH-100航空无人运输系统采用主机＋供应商＋战略合作伙伴”的研制模式，机体结构、系统成品等由航空工业内部单位和民营企业配套。2021年9月项目立项，2022年7月完成初步设计，2022年12月完成详细设计，2023年12月完成总装集成，转入地面试验。HH-100飞机最
2024北京车展开幕首日，比亚迪仰望U8越野玩家版正式上市，价格为109.8万元起。U8越野玩家版针对越野性能作了有效提升，采用了更适配越野路况的热管理系统，车顶有独立可拆装行李框，可有效拓展利用空间，增加装载能力。动力系统方面，其配备了四电机，最大马力超过1100匹，依靠易四方对四轮扭矩的独立矢量控制，能实现车辆的极致稳定和安全，具备超强的越野实力，同时综合续航可达1000km，支持6kW外光电。
小米汽车官方近日对小米SU7车型的雨伞储物槽进行了介绍。小米SU7配备了专门的雨伞储物槽，主副驾驶的前门板各设有一个，后排左右座椅下方也各自配备了一个雨伞槽。后排座椅下方的雨伞槽由于受到座椅骨架的限制，建议放置长度不超过300mm的三折折叠伞。
亚马逊的AI无人商店项目竟然是靠人工来识别商品，并且每1000笔交易就有700笔需要人工审核。亚马逊有一个JustWalkOut”的项目，顾客可以在无人商店里选好商品之后，直接走出去无需排队等待结账。亚马逊发言人表示：与许多人工智能系统一样，底层机器学习模型通过生成合成数据和注释实际视频数据来不断改进。
“首先声明，我拿的是平民牌，刚刚4号玩家发言划水非常明显，5号玩家从第一次发言就在带节奏踩1号玩家，我不太清楚他们谁是狼，听预言家报查验。”清脆的女声在倒计时结束前，迅速完成总结，下一位玩家的声音响起。此次也是一次重要探索，后续平台群聊派对等多元场景或将陆续引入AI能力，以期带来更丰富的趣味交互体验，提升用户社交质量。
快科技4月19日消息，在第21届华为分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了题为《全面智能化之路》的主题演讲。徐直军提到，自动驾驶业务是华为最开始投资AI的重要领域，因为自动驾驶的目标是无人驾驶，是AI的应用最为挑战的场景之一。2019年在上海国际汽车工业展华为提出打造智能驾驶方案，2022年推出了自动驾驶ADS 1.0版本，基于高精地图把AI 规则”结合�
无锡的商人巫某去世后留下了一套价值400万元的别墅，但由于她欠下了超过一千万元的债务，家人不愿意继承这笔遗产。法院调查后发现涉及债权、债务关系错综复杂，别墅被南宁市青秀法院和无锡市锡山法院查封。这种创新方法的目的是保护死去的人的权利，确保债权人、直系家属和巫某本人得到相应的保护。
近日，在浙江台州温岭，一辆小货车因未拉手刹开启无人驾驶”模式，完全无视从其周围经过的车辆和行人，最终撞翻一辆电动车。4月1日中午，一位名叫李某的快递员驾驶小型货车在派送快递途中，将车辆停在路口未拉紧手刹便匆忙下车。根据交警部门的调查和责任认定，货车司机李某承担了此次事故的全部责任。
特斯拉CEO埃隆马斯克今日在社交平台X上发贴称，公司将于8月8日发布其承诺已久的无人驾驶出租车。robotaxi将基于特斯拉的下一代电动车平台打造。使用FSD和Autopilot的特斯拉车辆已发生数百起事故，造成数十人死亡。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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