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ROSfs transforma el intercambio de datos entre robots para mejorar el trabajo en equipo.

Un enfoque novedoso que utiliza energía para el aprendizaje automático y la toma de decisiones.

WeShap mejora la calidad del etiquetado de datos para modelos de aprendizaje automático.

La IA simplifica la creación de diagramas de clases, aumentando la eficiencia y precisión en el diseño de software.

Un nuevo método combina la retroalimentación humana y el aprendizaje automático para monitorear la calidad de los datos de manera efectiva.

DIPPER optimiza el aprendizaje de robots a través de la retroalimentación humana, mejorando el rendimiento en las tareas.

Usando aprendizaje automático para mejorar el acoplamiento de luz láser en fibras ópticas.

Examinando quién es responsable de los resultados influenciados por algoritmos en la toma de decisiones.

LLM-A* combina algoritmos tradicionales con modelos de lenguaje para una planificación de rutas eficiente.

Los investigadores desarrollan nuevos métodos para entrenar robots de manera segura en entornos peligrosos.

Un nuevo método ayuda a los robots a decidir cuándo dejar de explorar espacios interiores.

Los robots están mejorando su capacidad para adaptarse a tareas en diferentes entornos.

Un nuevo enfoque para crear APIs a partir de especificaciones AAS de manera eficiente.

DuMapNet simplifica la generación de mapas a nivel de carriles, mejorando las aplicaciones de transporte.

Un nuevo enfoque para optimizar sistemas usando Lógica Temporal de Señales.

Un nuevo método ayuda a los robots a cargar objetos juntos.

Aprende cómo los robots manejan la orientación en entornos 3D que cambian.

Un nuevo enfoque ayuda a los robots a adaptarse rápidamente a tareas desconocidas.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje de los robots a través de una mejor interacción humana.

Esta investigación se centra en usar agentes basados en LLM para mejorar el mantenimiento del software.

AUTOPRIV simplifica la privacidad de datos para usuarios sin habilidades técnicas.

Los robots aprenden nuevas tareas más rápido al usar habilidades que ya tienen de experiencias pasadas.

Un nuevo método para seleccionar ejemplos de datos mejora la eficiencia del aprendizaje automático.

Los robots necesitan comunicarse de manera efectiva para las tareas, haciendo que la visibilidad mutua sea esencial.

El sistema de control descentralizado mejora el trabajo en equipo de robots bípedos en terrenos irregulares.

Alchemist automatiza el etiquetado de datos, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.

Presentamos CLOi-Mapper, una solución SLAM flexible para robots comerciales.

Un método para mejorar la eficiencia del sistema sin necesidad de conocimientos detallados.

RoboUniView mejora la forma en que los robots aprenden tareas a través de diferentes configuraciones de cámaras.

Un nuevo método mejora el aprendizaje robótico a través de un tiempo de acción flexible.

SPITE mejora la planificación de movimientos para robots en entornos cambiantes con actualizaciones más rápidas.

Un nuevo algoritmo mejora el intercambio de datos entre vehículos mientras garantiza la privacidad.

Nuevo conjunto de datos mejora cómo los modelos convierten páginas web en código HTML.

Una mirada al impacto de SAM no supervisado en la segmentación de imágenes con menos trabajo manual.

Descubre cómo los sistemas multiagente mejoran la automatización de tareas y la resolución de problemas.

Un nuevo sistema permite a los robots reorganizar objetos utilizando entradas visuales y de lenguaje.

Una revisión del papel del aprendizaje automático en la mejora de los procesos de integración continua.

Un método que permite a los robots adaptarse a cambios inesperados durante las tareas.

Presentando un método para que los robots naveguen de forma segura sin mapas detallados.

Este documento presenta un nuevo diseño para controladores que se adaptan a las incertidumbres en los sistemas de control.