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Una mirada a cómo las representaciones de NN imitan el procesamiento de la memoria humana.

Un nuevo enfoque ayuda a la IA a medir la incertidumbre y mejorar la precisión en la toma de decisiones.

Nuevos métodos mejoran los modelos de aprendizaje automático para datos en 3D.

Mejorando la forma en que identificamos fuentes de sonido usando datos audio-visuales.

Un nuevo método permite aprender rápido a partir de demostraciones únicas en entornos inestables.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de sistemas inciertos como robots y coches autónomos.

Un nuevo enfoque ayuda a las máquinas a aprender e interpretar conceptos visuales de manera efectiva.

Nuevos métodos combinan las opiniones de expertos con experiencias de los aprendices para mejorar la eficiencia.

Presentamos el Aprendizaje por Refuerzo Seguro Adaptativo para mejorar la seguridad en sistemas robóticos.

Este estudio investiga un nuevo método para la coincidencia de imágenes centrado en regiones texturizadas.

TransformLoc mejora la localización de enjambres de MAV al unir robots voladores avanzados y básicos.

La investigación examina cómo modelos simples muestran comportamientos complejos y agencia.

Una nueva técnica permite mover objetos en entornos caóticos usando ondas de sonido.

Un nuevo método mejora la sincronización en osciladores débilmente acoplados para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en sistemas de agentes colaborativos.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en el aprendizaje de políticas fuera de línea.

Un método para que los agentes optimicen soluciones sin coordinación central.

Este estudio examina modelos de adaptación motora en entrenamiento de marcha robótica.

La investigación revela complejidades en el diseño y los métodos de control de robots blandos.

Un nuevo sistema combina sensores para mejorar la navegación y la fiabilidad de los robots.

Examinando los sesgos de estimación y su impacto en las técnicas de aprendizaje por refuerzo.

GPSINDy mejora el modelado de sistemas dinámicos a pesar de los datos ruidosos.

Un nuevo enfoque para la segmentación de imágenes mejora el reconocimiento de objetos en varios sectores.

Usando RL, la asimilación de datos mejora la precisión de las predicciones en entornos caóticos.

Una mirada a los riesgos asociados con los agentes de lenguaje y sus marcos.

Este estudio se centra en mejorar los métodos de aprendizaje continuo en tareas semánticas 3D.

Nuevos métodos de filtrado mejoran el seguimiento de objetos para varias aplicaciones.

Examinando los peligros de integrar modelos de lenguaje en sistemas robóticos.

El nuevo enfoque de control predictivo de modelos mejora la seguridad en los sistemas robóticos.

Este artículo habla sobre cómo DPETS mejora la estabilidad y el control en el aprendizaje por refuerzo.

Los investigadores encuentran formas de proteger datos sensibles en entornos de agentes cooperativos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de los robots a partir de datos simulados para situaciones de la vida real.

Aprende cómo SMPC equilibra la seguridad y el rendimiento en sistemas inciertos.

Un estudio investiga la asistencia robótica para personas con discapacidades visuales.

Este artículo presenta un nuevo método para afinar de manera eficiente los sistemas de control robóticos.

Este estudio revela cómo los LLMs mejoran la eficiencia en la planificación y las tasas de éxito.

Un nuevo algoritmo combina BQL y CFR para un mejor aprendizaje en entornos dinámicos.

Una mirada a la creación de sistemas de medición asequibles para robots equilibradores.

Un nuevo método ayuda a los robots a seguir comandos complejos de manera más efectiva.

Este artículo explora cómo la inferencia activa moldea el movimiento y la toma de decisiones.