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1.開展機械臂模仿學習算法的前沿研究，包括行為克隆、逆強化學習、生成對抗模仿學習、擴散策略等算法，設(shè)計并優(yōu)化適用于機械臂任務(wù)的模仿學習模型。? 2.負責機械臂模仿學習數(shù)據(jù)的采集、標注與預處理，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，保障算法訓練的有效性和準確性。? 3.實現(xiàn)機械臂模仿學習算法與機械臂硬件系統(tǒng)的對接，進行算法的部署與調(diào)試，解決實際運行中的技術(shù)難題，確保算法在機械臂上穩(wěn)定高效運行。? 4.與機械設(shè)計、硬件開發(fā)、機器人控制等團隊緊密協(xié)作，參與機械臂智能項目的需求分析，制定模仿學習算法的技術(shù)方案與開發(fā)計劃。? 5.持續(xù)跟蹤機械臂模仿學習領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)和研究成果，評估新技術(shù)在項目中的應(yīng)用可行性，推動算法的迭代升級與創(chuàng)新。? 任職資格; 1.計算機科學與技術(shù)、機器人、自動化等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷。? 2.熟悉模仿學習的基本理論與方法，對生成對抗模仿學習、擴散策略等主流模仿學習算法有深入理解，具備扎實的機器學習、深度學習理論基礎(chǔ)。? 3.熟練使用Python、C/C++等編程語言，掌握TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，能獨立完成算法的代碼實現(xiàn)與調(diào)試。? 4.熟悉ROS，了解機械臂運動學、動力學原理，有機械臂控制或機器人算法開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。? 5.具備良好的數(shù)學基礎(chǔ)，熟練運用線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論等知識解決算法設(shè)計與實現(xiàn)中的問題。? 6.具有較強的創(chuàng)新能力、學習能力和團隊協(xié)作精神，能適應(yīng)快節(jié)奏的工作環(huán)境，對機器人技術(shù)充滿熱情。