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KI vereinfacht die Erstellung von Klassendiagrammen und steigert die Effizienz und Genauigkeit im Softwaredesign.

Eine neue Methode kombiniert menschliches Feedback und maschinelles Lernen für eine effektive Datenqualitätsüberwachung.

DIPPER optimiert das Roboterlernen durch menschliches Feedback und verbessert die Aufgabenleistung.

Maschinelles Lernen nutzen, um das Kopplung von Laserlicht in optische Fasern zu verbessern.

Untersuchen, wer für die Ergebnisse verantwortlich ist, die durch Algorithmen in Entscheidungsprozessen beeinflusst werden.

LLM-A* kombiniert traditionelle Algorithmen mit Sprachmodellen für effiziente Routenplanung.

Forscher entwickeln neue Methoden, um Roboter sicher in riskanten Umgebungen zu trainieren.

Eine neue Methode hilft Robotern zu entscheiden, wann sie aufhören sollen, Innenräume zu erkunden.

Roboter verbessern ihre Fähigkeit, sich an Aufgaben in verschiedenen Umgebungen anzupassen.

Ein neuer Ansatz, um APIs effizient aus AAS-Spezifikationen zu erstellen.

DuMapNet vereinfacht die Erstellung von Karten auf Fahrspurebene und verbessert so Transportanwendungen.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung von Systemen mit Signal Temporal Logic.

Eine neue Methode hilft Robotern dabei, Objekte gemeinsam zu tragen.

Lern, wie Roboter sich in sich ändernden 3D-Umgebungen orientieren.

Ein neuer Ansatz hilft Robotern, sich schnell an unbekannte Aufgaben anzupassen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Robotern Lernens durch bessere Interaktion mit Menschen.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, LLM-basierte Agenten für eine bessere Softwarewartung zu nutzen.

AUTOPRIV vereinfacht den Datenschutz für Nutzer ohne technische Fähigkeiten.

Roboter lernen neue Aufgaben schneller, indem sie bestehende Fähigkeiten aus vergangenen Erfahrungen nutzen.

Eine neue Methode zur Auswahl von Datenbeispielen verbessert die Effizienz des maschinellen Lernens.

Roboter müssen effektiv kommunizieren, um Aufgaben zu erledigen, deshalb ist gegenseitige Sichtbarkeit wichtig.

Das dezentrale Steuerungssystem verbessert die Teamarbeit von zweibeinigen Robotern im rauen Gelände.

Alchemist automatisiert die Datenkennzeichnung, verbessert die Effizienz und senkt die Kosten.

Einführung von CLOi-Mapper, einer flexiblen SLAM-Lösung für kommerzielle Roboter.

Eine Methode, um die Systemeffizienz zu steigern, ohne genaues Wissen zu haben.

RoboUniView verbessert, wie Roboter Aufgaben über verschiedene Kamera-Setups hinweg lernen.

Eine neue Methode verbessert das robotergestützte Lernen durch flexible Aktionszeitpunkte.

SPITE verbessert die Bewegungsplanung für Roboter in sich verändernden Umgebungen mit schnelleren Updates.

Ein neuer Algorithmus verbessert den Datenaustausch zwischen Fahrzeugen und sorgt gleichzeitig für Privatsphäre.

Neue Datensätze verbessern, wie Modelle Webseiten in HTML-Code umwandeln.

Ein Blick auf die Auswirkungen von Unsupervised SAM auf die Bildsegmentierung mit weniger manueller Arbeit.

Entdecken Sie, wie Multi-Agenten-Systeme die Aufgabenautomatisierung und Problemlösung verbessern.

Ein neues System ermöglicht es Robotern, Objekte mithilfe von visuellen und sprachlichen Eingaben umzustellen.

Eine Überprüfung der Rolle von maschinellem Lernen bei der Verbesserung von Continuous Integration-Prozessen.

Eine Methode, die es Robotern ermöglicht, sich an unerwartete Änderungen während Aufgaben anzupassen.

Ein neues Verfahren für Roboter, um sicher zu navigieren, ohne detaillierte Karten.

Dieses Papier stellt ein neues Design für Controller vor, die sich an Unsicherheiten in Regelungssystemen anpassen.

Effiziente Steuerungsdesign für unsichere Systeme mit Abstraktionstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Sprungfähigkeiten von vierbeinigen Robotern auf verschiedenen Terrains.

Roboter lernen, Hindernisse im Sand mit innovativen Techniken zu verschieben.