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Una mirada a los procesos gaussianos y splines para el seguimiento de trayectorias de robots.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento del aprendizaje por refuerzo offline a través de actualizaciones de gradiente ortogonales.

Este artículo habla de un nuevo método para que las máquinas usen herramientas en entornos dinámicos.

Un nuevo enfoque mejora los LLMs al integrar código Python ejecutable para manejar mejor las acciones.

Esta investigación mejora el aprendizaje por refuerzo en línea usando modelado de razón de densidad para una mejor exploración.

Esta investigación examina cómo el diseño de los pies de los robots afecta la eficiencia al caminar sobre la arena.

Nuevos métodos buscan mejorar la respuesta de los sistemas de control a las perturbaciones, asegurando la seguridad.

Un nuevo método usa ultrasonido para reconocer acciones mientras protege la privacidad.

Un nuevo método ayuda a identificar y solucionar fallos en sistemas automatizados usando simulaciones.

FindingEmo ofrece ideas sobre cómo reconocer emociones a través de escenas sociales.

Descubre cómo los mapeos de Bellman proximales mejoran la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo controlador PD mejora el rendimiento de los robots con articulaciones flexibles.

Los UAVs alados ahora pueden posarse de forma segura en superficies verticales usando mecánicas naturales.

Un nuevo método combina el aprendizaje y la seguridad para un control de robots más inteligente.

Un método flexible para crear ambientes únicos en interiores a través de descripciones de texto.

Integrar modelos de visión-lenguaje con aprendizaje por refuerzo mejora la eficiencia del aprendizaje automático.

Explorando nuevos métodos para mejorar la segmentación de imágenes y la detección de instancias.

Los investigadores desarrollan robots bípedos que aprenden a caminar a través de la práctica y los movimientos de los animales.

Una mirada a cómo los robots están evolucionando con nueva tecnología.

Este artículo examina cómo el tipo de observación impacta el aprendizaje de tareas en robots.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones de los LLM aprovechando experiencias pasadas.

Una mirada a los desafíos de evaluar agentes de RL en entornos cambiantes.

Un nuevo método mejora la Navegación de Visión y Lenguaje usando datos de entrenamiento de videos de conducción.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para seguir instrucciones habladas con precisión.

Un nuevo método para mejorar la completación de profundidad usando datos de profundidad dispersos durante las pruebas.

Un método de visión por computadora que detecta objetos de manera eficiente sin intervención humana.

Una plataforma para que los agentes de IA interactúen con entornos reales usando datos geoespaciales.

Un nuevo método para controlar de manera segura sistemas impredecibles.

SGS-SLAM mejora la precisión y velocidad del mapeo 3D usando representaciones gaussianas.

Nuevos métodos mejoran la seguridad de los sistemas en entornos inciertos.

Entender el papel del tiempo en los sistemas automatizados mejora su funcionalidad.

Un nuevo método mejora cómo los agentes exploran espacios tridimensionales complejos.

Un nuevo enfoque mejora el modelado de sistemas hamiltonianos a pesar de los datos ruidosos.

Los robots pueden aprender mejor las preferencias humanas a través del análisis del comportamiento y del lenguaje.

Aprende cómo el transporte óptimo mejora el movimiento y análisis de datos en varios campos.

La investigación revela técnicas de natación óptimas para mejorar el empuje y la velocidad.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia energética y el rendimiento de las redes neuronales de picos.

Un nuevo sistema permite a los científicos de datos entrenar robots sin software complicado.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando medidas de probabilidad.

Un método que combina la toma de decisiones rápida con comportamientos de robots diversos.