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深度學習在機器人技術中有許多應用，包括但不限于：
目標檢測和識別：深度學習模型可以幫助機器人識別和檢測周圍環境中的目標物體，例如人、車輛、障礙物等。這對于自動駕駛汽車、機器人導航等任務非常重要。
動作規劃和控制：深度學習模型可以幫助機器人學習復雜的動作規劃和控制策略，使機器人能夠更加靈活地執行各種任務。
自然語言處理：深度學習模型可以幫助機器人理解和處理自然語言指令，使人與機器人之間的交互更加自然和高效。
視覺SLAM：深度學習模型可以幫助機器人實現視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同時完成定位和地圖構建的任務，使機器人能夠更好地理解和感知周圍環境。
人機協作：深度學習模型可以幫助機器人與人類進行有效的協作和交互，例如共同完成生產任務、協同導航等。
總的來說，深度學習在機器人技術中的應用范圍非常廣泛，可以幫助機器人更好地感知、理解和應對復雜的環境和任務。
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