请解释一下人工智能和机器学习的区别。
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人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够模仿人类智能的系统，解决各种复杂问题。机器学习是实现AI的一种方法，专注于开发能够从数据中学习和改进的算法。简言之，所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都基于机器学习。
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在机器人技术中，传感系统具体起什么作用？可以举一些例子吗？
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在机器人技术中，传感系统用于收集环境信息，帮助机器人理解周围的世界并作出相应的反应。这些系统通常包括各种类型的传感器，例如：

1. **视觉传感器**：例如摄像头，用于捕捉图像，帮助机器人识别物体、颜色和形状。
2. **力和触觉传感器**：安装在机器人手臂或手指上，感知接触力大小和物体表面特征。
3. **接近传感器**：检测附近物体，防止碰撞，常用于自主导航机器人。
4. **温度传感器**：监测温度变化，对于在极端环境工作的机器人非常重要。
5. **陀螺仪和加速度计**：帮助机器人保持平衡，感测运动状态。

这些都是机器人执行任务、适应环境和安全运行的关键组件。
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自动驾驶汽车是如何工作的？有哪些关键技术？
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自动驾驶汽车通过集成多种技术来感知环境、决策和控制车辆，实现从起点到目的地的自主行驶。关键技术包括：

1. **感知技术**：使用传感器（如摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器）收集周围环境的数据，识别道路标识、障碍物和其他车辆。
2. **定位和导航**：依赖GPS、惯性导航和高精度地图，确定车辆的当前位置并规划行驶路径。
3. **决策与规划**：利用算法处理感知数据，做出驾驶决策，如变道、加速、减速或停车。
4. **控制执行**：通过电子系统控制转向、加速和刹车，执行决策。
5. **连接性和通信**：连接互联网和其他车辆，获取实时交通信息，支持V2V（vehicle-to-vehicle）和V2I（vehicle-to-infrastructure）通信，提高行驶安全性和效率。

这些技术共同协作，使自动驾驶汽车能够在各种复杂的交通环境中安全可靠地运行。
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