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Presentando un nuevo método para mejorar la estimación de profundidad usando datos no etiquetados.

Una mirada al diseño basado en contratos para sistemas híbridos y sus complejidades.

Explorando el algoritmo de Q-learning a dos escalas de tiempo en el aprendizaje por refuerzo de campo medio.

DOF-GS mejora la claridad de la imagen y permite efectos creativos de profundidad de campo.

Un modelo simplificado para una navegación efectiva usando instrucciones en lenguaje natural.

Nuevo conjunto de datos y sistema de detección mejoran la eficiencia en la cosecha de frutas para los agricultores.

CoCoGesture crea gestos realistas que coinciden con las palabras habladas, mejorando la interacción.

RCDN mejora la colaboración entre agentes a pesar de fallos en las cámaras.

AHAC mejora la toma de decisiones en robótica al adaptarse a la dinámica del entorno.

Nuevos métodos buscan mejorar el aprendizaje automático con tareas e interacciones diversas.

La Augmentación de Trayectorias Generativas mejora la toma de decisiones en RL offline.

Presentando un nuevo enfoque para el aprendizaje por refuerzo offline para mejorar la toma de decisiones.

Un nuevo método mejora la seguridad en el aprendizaje por refuerzo a través de la gestión de riesgos.

Un nuevo sistema para ajustar los pasos de los hexápodos mejora la movilidad y estabilidad de los robots.

Nuevos métodos mejoran el movimiento realista en personajes animados con cuerpos blandos.

SwarmRL ayuda a los científicos a controlar micro-robots para varias aplicaciones, especialmente en medicina.

La investigación revela cómo los campos magnéticos influyen en el comportamiento y la organización de partículas activas.

Explorando nuevos métodos para diseñar marcos en el aprendizaje automático.

Explorando la relación entre diferentes triangulaciones en geometría y topología.

Examinando cómo los valores compartidos afectan la confianza entre humanos y robots.

Nuevo método mejora la localización relativa de enjambres de MAV usando UWB para una mejor cooperación.

Un nuevo enfoque ayuda a los robots a conectar datos visuales con acciones.

Un nuevo marco mejora el agarre robótico en entornos quirúrgicos, aumentando la eficiencia y la adaptabilidad.

Examinando el impacto de los cobots en la eficiencia de las tareas y la satisfacción de los trabajadores.

Un enfoque novedoso mejora la fusión de modelos de IA para un mejor rendimiento y eficiencia.

Explorando las estructuras Nambu-Poisson y sus aplicaciones en sistemas complejos.

Un nuevo marco mejora la detección de objetos en escenas complejas.

Un nuevo método combina modelos de lenguaje y grafos de conocimiento para mejorar la seguridad de los robots.

Explorando métodos de gradiente de políticas y su impacto en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Explora la conexión entre sistemas de control discretos y técnicas de aprendizaje profundo.

Un nuevo sistema rastrea y reconoce escenas 3D dinámicas usando un solo video.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la equidad en las operaciones de picking en almacenes con robots.

Un nuevo método mejora la detección de tareas en el aprendizaje automático en tiempo real.

Un nuevo sistema mejora la adaptabilidad de habilidades de los robots para diferentes tareas.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje en entornos restringidos usando muestreo posterior.

Explorando formas divertidas de mejorar las interacciones entre humanos y robots en entornos urbanos.

Examinando cómo las elecciones de acción influyen en los agentes de RL en tareas de naves espaciales.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de los robots a partir de demostraciones pasadas usando datos contrafactuales.

El sistema Tilde revoluciona la destreza robótica a través de un control intuitivo y un aprendizaje eficaz.

Un estudio revela nuevas técnicas para el aprendizaje continuo en entornos complejos.