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Investigaciones muestran cómo la aleatorización de dominios ayuda a los robots en tareas del mundo real.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el aprendizaje de los robots a través de métodos innovadores.

F-CON mejora la percepción de la forma de los robots para tareas de embalaje eficientes.

Un nuevo método mejora la capacidad de agarre de los robots en almacenes usando grippers de succión múltiple.

MetaGPT mejora la colaboración entre agentes para resolver tareas de manera más efectiva.

Un nuevo sistema híbrido mejora el rendimiento de seguimiento en tiempo real.

Este artículo habla de cómo los AMR rastrean objetos y predicen colisiones usando Lidar.

Descubre cómo los robots navegan y se adaptan en diferentes entornos usando Curvas de Llenado Espacial.

AutoML4ETC automatiza la creación de redes neuronales para clasificar tráfico de red encriptado.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el movimiento de los robots al manejar unidades y ruido.

Una mirada a cómo los robots se mueven con precisión usando cinemática inversa.

LARCH simplifica la generación de readme usando representación de código y modelos de lenguaje.

Los modelos de lenguaje grandes mejoran la gestión de sistemas HVAC usando menos recursos.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots estiman su posición y entorno.

Este sistema usa robots para transportar objetos de manera eficiente en varias direcciones.

CheXOFA resume informes de radiografías de tórax, mejorando la eficiencia en la salud.

Una visión general de los sistemas de control, retroalimentación y los desafíos en la ingeniería moderna.

Los vehículos colaboran para optimizar su rendimiento usando métodos innovadores de procesamiento de tareas.

Un nuevo enfoque mejora los sistemas de control que manejan la incertidumbre.

Nuevos métodos ayudan a los robots a interactuar de manera segura con su entorno.

Un nuevo marco automatiza las pruebas de modelos generativos para contenido inseguro.

Uniendo la brecha entre modelos inteligentes y la toma de decisiones prácticas para robots.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de URLLC con un uso eficiente de la energía.

Un nuevo método mejora la detección de objetos al predecir posiciones futuras basándose en el movimiento.

Un nuevo sistema permite que los robots naveguen con precisión en interiores sin GPS.

Explorando nuevas técnicas para tener un mejor control de sistemas no lineales sin modelos precisos.

Este artículo analiza cómo los robots trabajan juntos de manera segura y efectiva.

Una herramienta que mejora la precisión en los sistemas NER a través de pruebas automatizadas y reparaciones.

Nuevo sistema mejora las pruebas de casas inteligentes a través de escenarios de automatización creados por los usuarios.

Un nuevo método para detectar defectos en materiales compuestos usando aprendizaje no supervisado.

Estrategias de navegación efectivas para robots en entornos llenos de obstáculos.

Sim2Plan mejora el entrenamiento de robots al integrar la simulación con el rendimiento en el mundo real.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia y seguridad en tareas de varios robots.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia de los robots en tareas de recoger y colocar.

GraphLayoutLM mejora la comprensión de los documentos al integrar estructuras de diseño.

Un nuevo marco mejora la planificación de robots usando representación de conocimiento estructurada.

Explora cómo los robots interactúan con su entorno y toman decisiones.

El marco BOLD evalúa agentes informáticos en entornos de datos vinculados para la gestión de edificios.

Este artículo presenta un sistema rápido y eficiente para la localización de robots usando imágenes en 2D.

Un nuevo método mejora la detección de microorganismos usando técnicas innovadoras.