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Nuevos métodos mejoran el rendimiento de los vehículos de carreras autónomos.

Un nuevo enfoque mejora la velocidad del ajuste de paquetes usando amortiguamiento dinámico.

Nuevos métodos mejoran las recomendaciones para los usuarios al estabilizar la retroalimentación y el aprendizaje entre tareas.

El nuevo marco qgym mejora la compilación cuántica a través de técnicas adaptativas de aprendizaje por refuerzo.

Este enfoque mejora la participación de los usuarios a través de métodos de ranking mejorados.

Nuevos métodos de entrenamiento mejoran las habilidades de navegación de los robots en entornos concurridos.

Un nuevo método mejora el control robótico usando retroalimentación visual y de fuerza.

Un bio-sensor mide el flujo sanguíneo para detectar la somnolencia del conductor y tener carreteras más seguras.

Un nuevo método utiliza el aprendizaje por refuerzo para optimizar la gestión de semáforos.

Combinando el aprendizaje automático con el razonamiento para mejorar las capacidades de toma de decisiones en entornos dinámicos.

Un nuevo método para mejorar los sistemas de recompensas en el aprendizaje por refuerzo usando la opinión de los usuarios.

Este artículo destaca las preocupaciones sobre la solidez de los controladores de redes neuronales.

Un nuevo método para aprender políticas de diálogo mejora las respuestas en las conversaciones.

Explorando cómo el aprendizaje automático ayuda a los vehículos automatizados en la navegación segura y la evitación de obstáculos.

La investigación muestra un nuevo método para controlar robots saltarines a través del aprendizaje por refuerzo.

Este estudio explora agentes de RL en carreras usando datos de lidar y odometría.

Nuevos métodos para probar de forma segura los vehículos autónomos con simulaciones de peatones para garantizar la seguridad.

Explorando la integración de redes neuronales y razonamiento simbólico en la IA.

Aplicando técnicas avanzadas de IA al juego clásico de Gomoku.

Investigadores usan aprendizaje automático para optimizar el enfriamiento de gases cuánticos ultracalgados.

Un nuevo enfoque enfatiza la comprensión de recompensas para obtener mejores conocimientos en decisiones de RL.

Una nueva técnica mejora el control en tiempo real de los sistemas energéticos usando aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la retrosíntesis usando técnicas de aprendizaje por refuerzo en línea y fuera de línea.

Nuevos métodos mejoran la asignación del presupuesto para lograr mejor compromiso de los usuarios a lo largo del tiempo.

DaTrans busca mejorar los sistemas de diálogo integrando modelos de lenguaje preentrenados.

Un método para la inspección de naves espaciales usando un dispositivo volador libre y una red neuronal.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la programación de trabajos usando técnicas de aprendizaje profundo por refuerzo.

Un nuevo enfoque ayuda a las máquinas a manejar la simetría en las tareas de movimiento.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del comportamiento de los agentes artificiales a través de la síntesis de programas.

Un nuevo enfoque para gestionar la admisión de trabajos en sistemas complejos con información limitada.

La investigación muestra que los agentes artificiales pueden entender y actuar en tareas de lenguaje de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia y eficacia en las pruebas de APIs REST.

Este artículo habla de un enfoque innovador para generar habilidades en tareas difíciles de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo modelo mejora la difusión de influencia en redes sociales de manera eficiente.

Las herramientas de IA ayudan a las personas a elegir carreras para maximizar su ingreso futuro.

Un modelo que integra la evaluación y el aprendizaje por refuerzo mejora la evaluación emocional.

Un nuevo método asegura explicaciones confiables para las decisiones de los agentes de DRL.

Un nuevo método para generar gestos que coincidan eficazmente con el habla.

Un nuevo método ayuda a los robots a saltar con precisión sobre terrenos irregulares de manera más efectiva.

Un nuevo enfoque para mejorar el autoscaling de funciones serverless usando aprendizaje por refuerzo.