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Explorando el potencial y los desafíos de las redes neuronales de picos en la computación.

Un marco para entender mejor los procesos de toma de decisiones de los robots.

LLMatic combina modelos de lenguaje grandes y estrategias de calidad-diversidad para una búsqueda eficiente de arquitecturas neuronales.

Manejando entradas de control para sistemas que cambian con el tiempo usando estrategias avanzadas.

Un nuevo método mejora la navegación de drones en condiciones difíciles.

Explorando nuevos métodos para controlar eficazmente robots suaves.

Examinando métodos para mejorar el aprendizaje robótico a través de estrategias multitarea.

Los LLMs desarrollan y utilizan herramientas para mejorar la eficiencia en la resolución de problemas.

Un estudio sobre el rendimiento de Auto-GPT en tareas de toma de decisiones.

Un método para mejorar el monitoreo de la calidad de datos en los pipelines de datos de negocios.

Nuevos métodos mejoran la precisión de los manipuladores robóticos flexibles.

Una nueva técnica mejora la detección de errores en el desarrollo de software.

Este trabajo muestra un aprendizaje robótico efectivo usando técnicas de refuerzo auto-supervisadas.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de los manipuladores robóticos ante perturbaciones.

Explorando cómo el IoT y la robótica mejoran la eficiencia en la salud y la agricultura.

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Nuevo estándar mejora el aprendizaje de robots y la transferencia de conocimiento entre tareas.

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Un nuevo método mejora la precisión en la estimación de fallos en sistemas de ingeniería no lineales.

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Nueva herramienta crea agarraderas pasivas personalizadas para diferentes formas de objetos.

Un método para automatizar la coincidencia de modelos CAD entre diferentes sistemas para mejorar el trabajo en equipo.

Una herramienta de laboratorio virtual para que los investigadores optimicen procesos químicos usando IA.

Nuevos métodos simplifican la creación de protocolos de comunicación, mejorando la eficiencia y la precisión.

GMMap mejora la navegación robótica al optimizar el uso de memoria y energía.

El marco MEX mejora la exploración y la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo en línea.

Nuevos métodos buscan automatizar el etiquetado de números financieros en los informes.

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TestLab automatiza las pruebas de software usando IA para asegurar calidad y seguridad.

Métodos para controlar sistemas de parámetros distribuidos usando diseños de planitud y retroceso.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de demostraciones al identificar y corregir errores.

Los robots ahora pueden colaborar de manera efectiva usando diferentes métodos y tecnologías.

Los robots mejoran la precisión y la eficiencia de las operaciones de los sensores cuánticos.

Un nuevo método equilibra la velocidad de los robots y la seguridad humana en entornos colaborativos.

PandaLM automatiza procesos de evaluación para mejorar el seguimiento de instrucciones en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método reduce riesgos en sistemas de control usando aprendizaje por refuerzo profundo.