Katherine Driggs-Campbell

Neuer Ansatz kombiniert Simulation und Offline-Daten für besseres Robotertesting.

Roboter lernen, Objekte mit weniger Beispielen und besserer Interaktionsvorhersage zu verstauen.

Eine Studie zeigt, wie Fahrer es bevorzugen, während sie abgelenkt sind, zu kommunizieren.

Ein Blick auf die Ursachen und die Erkennung von Ungenauigkeiten bei Entscheidungen von KI.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz im Reinforcement Learning durch genaue Schätzung des Policy-Gradienten.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter ihre Umgebung mit minimaler Beschriftung einschätzen.

Innovative Ansätze, um Staus zu vermindern, indem Fahrer mit Echtzeittipps unterstützt werden.

Fahrerinteraktionen und -vorlieben mit RTA-Systemen erkunden.

Ein System zur Echtzeit-Bilderzeugung verbessert den Betrieb von Robotern in der Landwirtschaft aus der Ferne.