针对现有基于深度学习的人体动作识别模型参数量大、网络过深过重等问题，提出了一种轻量型的双流融合深度神经网络模型并将该模型应用于人体动作识别。该模型将浅层多尺度网络和深度网络相结合，实现了模型参数量的大幅减少，避免了网络过深的问题。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验，该模型在ImageNet预训练模式下分别取得了94.0%和69.4%的识别准确率。实验表明，相较于现有大多基于深度学习的人体动作识别模型，该模型大幅减少了参数量，并且仍具有较高的动作识别准确率。

安川yaskawa机器人GP8 stp格式3D模型及dwg 动作范围尺寸等

肌肉训练动作部位对应表

DDPGforRoboticsControl 这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。 环境 一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。 观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。 解决环境 您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个

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视觉推送和抓取工具箱 视觉推送和抓取（VPG）是一种训练机器人代理以学习如何计划互补的推送和抓取操作以进行操纵（例如，用于非结构化的放置和放置应用程序）的方法。 VPG直接在视觉观察（RGB-D图像）上运行，从试错中学习，快速训练，并推广到新的对象和场景。 该存储库提供PyTorch代码，用于在UR5机械臂的模拟和实际设置中通过深度强化学习来训练和测试VPG策略。 这是本文的参考实现： 通过自我监督的深度强化学习来学习推动和抓握之间的协同作用 ， ，（ ，（ ，（ ，（ 2018年IEEE / RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS） 熟练的机械手操作得益于非灵活（例如推

可直接使人物动起来，不用自己调动画

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超简单单片机串口控制鼠标动作c#源代码，单片机通过 串口发送简单命令控制鼠标移动点击，以及上位机发送命令给下位机。

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