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研究论文揭露的核心创新在于”functional movement encoding”技术,通过机器学习将日常动作转化为32768种可编程运动模式。实际测试显示,其情感表达识别准确率达到91.7%,远超MIT同类项目15个百分点。
功能 | 响应时间 | 准确率 |
---|---|---|
饮水提醒 | 0.8s | 98.2% |
环境光调节 | 1.2s | 96.5% |
AR投影支持 | 2.1s | 94.7% |
苹果机器人团队负责人强调:”我们追求的不是机械的智能,而是能与家居环境自然共生的数字生命体。” 这句话或许揭示了未来智能家居的演进方向。
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