大家好，今天来为大家分享波士顿(波士顿天气)的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

美国纪行3-波士顿

MIT

继续进行最后一个介绍。我上次介绍旧金山行程中有一个著名的城镇。我将其介绍为“德国城镇”。网民提醒我，这是错误的，应该是一个“丹麦城镇”。我非常感谢网民提醒他们。

我们的美国行程从西海岸开始，并在东海岸结束，因此在洛杉矶和旧金山之旅结束后，我们从洛杉矶出发，乘坐飞机飞往马萨诸塞州首都波士顿。我之前说过，这次美国旅行中最重要的事情是陪伴您的孩子到美国，体验美国大学教育和学校环境的氛围。当时，我的孩子仍在澳大利亚墨尔本的高中学习，并计划继续他在澳大利亚的本科教育，然后来美国学习研究生学位。

我们于12月11日到达洛杉矶，在12月18日到达波士顿之前在西海岸呆了一周。第一种感觉很冷！当我们离开洛杉矶时，温度达到了20摄氏度以上，当我们到达波士顿时，摄氏超过十摄氏度。它还遇到了大雪，这立即将我们撞到了冰洞。

美国内陆从洛杉矶到波士顿的鸟瞰图

我们到达波士顿已经是晚上了。我们从西部到美国东部越过美国。我们飞了五个小时，从西部时间到东部时间越过时区。实际上，我们在预订酒店看到了一家中餐厅的促销页面。波士顿龙虾是一个长期的著名名字。我迅速订购了外卖。这很便宜。一份仅25美元，我赚了很多钱。他们三个人总共花了比美元多的龙虾餐。

在麻省理工学院校园

我休假了一个晚上，第二天早上起床后立即在网上乘车，然后将行李拖到酒店门上。我们只在波士顿住一天，第二天下午，我们不得不从波士顿乘公共汽车到这次旅行的最后一站- 纽约。

一段时间后，在线汽车车辆服务按计划到达。我们向驾驶员解释了我们的行程，基本上要求驾驶员带我们去参观“麻省理工学院”和“哈佛大学”，然后带我们去波士顿市中心，最后将我们送到公交车站。

当他听到我们的介绍时，这位司机感到非常兴奋。他说他是麻省理工学院的工作人员。在学校假期期间，他碰巧是在线车辆驾驶员，可以用作我们的免费指南。非常感谢您访问他的数千英里外的他的学校。在他的领导下，我们很快到达了“麻省理工学院”。由于大雪，这条路很难走，但是这个兄弟确实热情地介绍了麻省理工学院的历史和著名建筑。然后他带我们去了附近的哈佛大学校园，但告诉我们，您可以在这里徘徊，在结束后打电话给他，他会来接我们。可以看出，他对哈佛根本没有偏爱。他一直在说麻省理工学院多么出色，这确实超出了我们的期望。这种专业精神真的使我们感到惊讶。

哈佛大学的美丽景色

哈佛大学内部

哈佛大学内部

哈佛大学的街景

我们随便走在哈佛大学校园。尽管这是一个假期，但仍然有很多行人。雪之后，校园里的红色墙壁坐落在白雪上，这特别迷人，分为宁静。当我看到那些著名的名字，法学院，医学院.我真的觉得自己的梦想成真。

这是我们第一次在美国。我们已经看到了西海岸著名的加利福尼亚理工学院和斯坦福大学。今天，我们参观了美国两所最好的大学，甚至是波士顿- 哈佛大学和麻省理工学院的世界。我给我的印象是，美国实际上不是一个平等社会的国家。富人和穷人之间的差距太大，种族关系很复杂。但是公平地说，美国的大学是相对平等的社会。无论您是否有钱，只要您有才华，最好的大学学校仍然会向您挥手。此外，无论城市的基础设施多大，这里的大学都必须是最美丽的环境和最庄重，最美丽的建筑。可以说，美国人对他们在教育的投资中毫不费力，尤其是在精英教育方面。

波士顿的典型街景

离开哈佛大学校园后，我们快速浏览了波士顿市中心的风景。我们眼中的是，这座城市既有古典和现代方面，也值得成为美国起源和发展的重要组成部分。

哈佛大学的街景

波士顿的雪风景

雪后波士顿街的景色

波士顿郊区居民区

波士顿市中心的街景

波士顿红砖建筑特征

波士顿街景观

由于时间的限制和恶劣的天气，前往波士顿的旅程对我们来说并不令人满意，而且有很多遗憾。将来我一定会再次参观这座城市，并且必须在夏季或初秋。波士顿的冬季真的很不舒服，我们的南方人真的不习惯这种寒冷的冬季。但是这个城市不仅是一个教育城市。它还拥有著名的波士顿交响乐团，波士顿凯尔特人队，波士顿红袜队等。波士顿确实非常迷人，是我个人认为是旧金山之后的美国最好的城市之一。

波士顿动力真「翻」不过宇树、众擎！全世界的机器人都在侧空翻

机器心脏报告

编辑：熊猫，蛋酱

波士顿动态阿特拉斯什么也没说，只是用双手支撑着地面。

昨天，Yushu机器人发布了一段视频，宣布它是第一次进行侧面翻转，吸引了无数的眼睛。

视频发行不到12小时后，波士顿Dynamics还发布了一个视频，该视频不仅展示了机器人方面的翻转，而且还执行了其他看起来与人类非常相似的动作。

视频加载.

网民大叫：这是美国对Yushu和Zhongqing机器人的回应。

一些网民还说，他的动作的平稳性超出了想象力，甚至有人说阿特拉斯的运动比他是人类更灵活。

可以吗？让我们分解运动并看一下：

在视频的开头，机器人执行了“两步之两步”，然后慢慢进入场地。

转身，突然开始加快速度：

突然，黑暗的爬行开始了：

然后还有另一种策略似乎有些不稳定：

请注意下一个前进。阿特拉斯必须双手支撑地面，然后他敢于开始下一步行动：

阅读几次后，我总是感到有些奇怪的东西。在我意识到它只翻到下半身之前，我将其调整为0.5倍，并且上半身仍处于原始方向.

比较几天前中平家人的“前纹”：

舞蹈开始变得尴尬，类似魔鬼的步骤：

有人打趣说，它的爆发动作至少不是世界上最糟糕的表现。您可能还记得，在去年的巴黎奥运会上，澳大利亚雷切尔·冈恩（Rachael Gunn）演出：

最终，她从9名裁判中获得了0票，失去了比赛，但受到广泛欢迎。

如果我们将地图集派往奥运会，Rachael Gunn应该如何处理？

最后，有一个侧面翻转，并将其与Yushu G1进行比较：

可以看出，波士顿动力学Altas还使用了在执行侧面翻转时用双手支撑地面的动作（从严格的意义上讲，这不再可以被视为“某物翻转”，只能将其视为侧面翻转），而G1是完全凌空侧面的翻转。从这个角度来看，Yushu G1更好。

强化学习至关重要

波士顿动力学说，阿特拉斯（Atlas）展示了“使用运动捕捉西装制定的增强学习策略”。该战略是与RAI研究所合作制定的，RAI研究所的任务是解决人工智能和机器人技术领域中最重要，最根本的问题。”

Rai Institute根据自己的帐户分享了更多细节。

该公司表示，强化学习的作用是加速波士顿动力学的行为Atlas人类机器人机器人。其学习过程的核心是基于物理的模拟器——，它可以为各种动作生成培训数据。

例如，向前爬：

连续的侧面翻转+背面翻转

或者，您可以抬起门并进入（从这个机器人的扭曲来看，这门应该很重）：

RAI研究所表示，其控制策略是通过跟踪和控制重新定位的人类运动数据来构建的，并且每个动作首先运行模拟器约1.5亿次，并且可以转移到硬件——零样品中，这意味着不再需要继续对硬件进行培训或调整。

我们知道，当今推理模型的成功与增强学习是密不可分的，并且增强学习已经开始在更多领域扩展其领土，例如蛋白质折叠和药物设计，芯片设计自动化等。

您准备好迎接该视频指示的未来吗？