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Presentamos SA-ALAE, un modelo que transforma la generación de diseños de ingeniería.

Explorando la sinergia entre LLMs y ZTNs para una mejor gestión de redes.

Nuevo método mejora el movimiento de los robots alrededor de obstáculos, garantizando la seguridad.

El transductor de riesgo de Bayes mejora la eficiencia y precisión del reconocimiento de voz.

Este trabajo presenta técnicas innovadoras para gestionar programas reactivos complejos de manera efectiva.

Este artículo habla sobre la optimización de sistemas de control mientras se gestionan los riesgos asociados.

Aprende a asignar tareas a los robots para mejorar la cooperación y la eficiencia.

La investigación mejora la habilidad de los robots para detectar objetos a través del tacto.

Un nuevo sistema corrige automáticamente los errores en los datos de texto sin necesidad de que el usuario intervenga.

Nuevos modelos mejoran la eficiencia de agarre de los robots con menos recursos.

Un nuevo sistema automatiza la planificación y ejecución de excavaciones, mejorando la eficiencia y la seguridad.

Nuevo método mejora el seguimiento de la ubicación de fuentes sonoras en ambientes acuáticos poco profundos.

CSVTO mejora la optimización de trayectorias en robótica para un movimiento más seguro y efectivo.

Un nuevo enfoque para la seguridad y eficiencia en vehículos en pelotón.

Un nuevo método simplifica el control de grupos de robots con menos esfuerzo y costo.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del movimiento de los robots en entornos dinámicos.

Los robots están evolucionando para hacer tareas complejas en diferentes entornos.

Usando tecnología para simplificar la recolección de datos en estudios químicos.

Explorando nuevos métodos para convertir autómatas no deterministas en formas deterministas.

Este artículo habla de métodos de control para mejorar los cojinetes magnéticos activos en máquinas de alta velocidad.

Los robots mejoran sus habilidades para manejar objetos al centrarse en la incertidumbre en su proceso de aprendizaje.

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

Este artículo habla sobre cómo mejorar el seguimiento de objetos brillantes por parte de los robots usando mejoras en la medición de profundidad.

Este artículo cubre aspectos clave y desafíos de AutoML en aplicaciones prácticas.

Nuevos modelos mejoran la detección de anomalías en entornos industriales con integración de visión y lenguaje.

La investigación muestra el potencial de usar cheques automáticos para la calidad de los requisitos.

Nuevos métodos mejoran el control de sistemas no lineales complejos en ingeniería.

Este sistema integra Python y Prolog para una funcionalidad sin problemas.

D-VAT mejora el seguimiento visual de vehículos aéreos micro usando técnicas de aprendizaje avanzadas.

Los robots mejoran la eficiencia en los huertos gracias a una mejor navegación y detección de objetos.

Un nuevo método mejora las interacciones robóticas a través de la planificación de movimientos basada en el lenguaje.

Los investigadores están mejorando cómo aprenden los robots a través de demostraciones humanas, aumentando la seguridad y la adaptabilidad.

Un nuevo diseño de pinza mejora el manejo de objetos pequeños para robots.

MaintainoMATE automatiza la categorización y asignación de problemas, mejorando la eficiencia de los proyectos de software.

GNFactor ayuda a los robots a aprender tareas a través de demostraciones visuales, mejorando su adaptabilidad.

Un método para ayudar a los robots a aprender reglas de seguridad de manera eficiente a partir de las acciones de expertos.

Un marco para mejorar el rendimiento en sistemas de aprendizaje por refuerzo en tiempo continuo.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones en tiempo real en agentes robóticos.

Un nuevo enfoque para la planificación de movimiento de robots que aborda la incertidumbre de manera efectiva.

Los robots mejoran sus habilidades para operar en la complicada superficie de la Luna.