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（來自：TRI）
在廚房等環境中，機器人會接觸到各種透明和反光表面，這也是橫亙在傳統計算機視覺系統面前的一個主要障礙。
為克服該問題，TRI 機器人專傢團隊開發出瞭一套新的訓練方法，以更好地感知場景的 3D 幾何形狀，同時還能檢測物體和表面。
Robo-Selfie - Adeptness at Complex Tasks in Home Environments（via）
TRI Robotics 副總裁 Max Bajracharya 在一篇文章中稱：這種組合使得研究人員能夠使用大量合成數據來對系統展開訓練，而且這麼做還可減少對耗時、昂貴、或不切實際的數據收集 / 標記的需求。
隨著日本人口日漸老齡化，豐田此舉顯然是瞄準瞭充滿前景的傢庭護理市場，而不僅僅是讓人們在傢中維持更長的獨立生活時間。
預計在未來 20~30 年內，該國 65 歲以上的老年人口，將與 65 歲以下人口大致相同，屆時肯定會對社會與經濟（尤其是勞動力等方面）產生更加微妙的影響。
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