Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.
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Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.
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Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.
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Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.
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Dos nuevos algoritmos mejoran la percepción de los robots y aseguran la seguridad en diferentes entornos.
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Un nuevo método mejora la detección de objetos en entornos diversos usando datos de LiDAR.
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Usar sensores GelSight mejora muchísimo la precisión en la colocación de objetos con robots.
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Un nuevo enfoque mejora los sistemas de cámaras y radares para una mejor detección de objetos.
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Una mirada a cómo los robots pueden trabajar juntos para el mapeo de recursos en el espacio.
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Este documento presenta un método formal para probar las perturbaciones de tráfico en vehículos autónomos.
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El sistema RAP adapta los pasos de las tareas de videos instructivos para una mejor planificación.
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Los robots aprenden tareas complejas imitando las acciones humanas, lo que mejora su adaptabilidad.
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Las pruebas de referencia de MANGO evalúan modelos de lenguaje para navegación y mapeo en contextos de laberinto.
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Este estudio destaca la importancia de las variables objetivo en el modelado del comportamiento de vehículos.
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Un nuevo método mejora la medición de profundidad de elementos transparentes usando segmentación y NeRF.
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KAT permite que los robots aprendan tareas rápido con menos ejemplos.
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Introducción a GlORIE-SLAM, un nuevo sistema SLAM solo RGB.
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Explorando cómo la herencia lamarckiana puede mejorar la adaptabilidad de los robots en diferentes entornos.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión al alinear grafos de escenas 3D para tareas espaciales.
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Un enfoque novedoso para mejorar las pruebas realistas de vehículos autónomos usando CtRL-Sim.
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Un nuevo método mejora el entrenamiento de coches autónomos a través de una interacción parecida a la humana.
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Una mirada a la integración del aprendizaje automático y la búsqueda heurística para una mejor coordinación de agentes.
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NeSLAM mejora la mapeo en 3D y el seguimiento de cámaras para varias aplicaciones.
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Este estudio explora cómo los robots aprenden lenguaje y acciones a través de experiencias.
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Explorando el impacto de la voz y la apariencia en la percepción de género en los robots.
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Un nuevo método para que los robots aprendan continuamente de datos limitados.
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Nuevo modelo mejora la precisión de la recolección de frutas con robots utilizando datos de nubes de puntos 3D.
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La investigación mejora la exploración de robots al mejorar la toma de decisiones usando métodos de percepción activa.
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Un sistema que ayuda a los robots a detectar y arreglar fallos en las tareas en tiempo real.
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UniV2X mejora la conducción autónoma a través de la colaboración entre vehículos e infraestructuras.
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Combinar señales de 5G y sensores mejora la precisión del posicionamiento de drones en interiores.
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Un nuevo método mejora la navegación en robots con datos limitados.
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Un nuevo método para la planificación de robots mejora la adaptabilidad en entornos cambiantes.
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Examina el crecimiento de la comunicación entre humanos y robots usando el habla natural.
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TEAR alinea de manera eficiente grandes conjuntos de puntos 3D, superando los valores atípicos y problemas de memoria.
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Este artículo describe un método para crear gemelos digitales de objetos en movimiento.
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Drones pequeñitos mejoran la detección de plagas en la agricultura, promoviendo la sostenibilidad y la eficiencia.
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APEX mejora cómo trabajan los robots con dos brazos para tareas complejas.
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Un método para que los robots mantengan formaciones mientras gestionan la vida de la batería de manera efectiva.
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Nuevos métodos mejoran la seguridad al predecir los movimientos de peatones fuera de la vista para vehículos autónomos.
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