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Un nuevo marco mejora cómo los modelos entienden las relaciones espaciales en las imágenes.

Este documento examina la sinergia entre el Aprendizaje Federado y las aplicaciones de control.

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Este artículo examina cómo se comportan las formas irregulares al rodar por una pendiente.

Nuevo modelo de sinapsis mejora la eficiencia energética en redes neuronales con picos.

Mejorando las interacciones con agentes virtuales a través de gestos conscientes del espacio.

NAVINACT combina la planificación de movimiento y el aprendizaje para tareas robóticas eficientes.

Un nuevo agarrador utiliza succión y dedos para mejorar la recolección de frutas.

Un robot capaz de jugar al tenis de mesa a un nivel amateur contra humanos.

Un nuevo marco mejora la seguridad para sistemas ciberfísicos controlados por IA.

Los agarradores granulares se adaptan a las formas para manejar mejor los objetos en robótica.

Nuevo método mejora los sensores de distancia para detectar cambios en la superficie.

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Un nuevo marco mejora la seguridad y eficiencia de los robots en entornos impredecibles.

Nuevo ejecutor mejora la programación de tareas en ROS 2 para sistemas robóticos.

La computación neuromórfica imita la función del cerebro para un procesamiento eficiente en dispositivos modernos.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en entornos inciertos a través de enfoques sin modelo.

Mejorando el aprendizaje de videos egocéntricos a través de datos exocéntricos transformados.

Una nueva red mejora la clasificación de nubes de puntos mediante la traducción de imágenes.

Explorando KANs como un nuevo enfoque para modelos de aprendizaje por refuerzo eficientes.

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Este documento examina técnicas de aprendizaje automático para el control de retroalimentación en sistemas complejos.

DiPGrasp mejora la planificación de agarres robóticos con rapidez y flexibilidad para varios tipos de pinzas.

MIRRER busca mejorar la evaluación de robots a través de experimentos estructurados.

Un nuevo modelo genera videos realistas que muestran movimientos a nivel de partes a partir de imágenes únicas.

Estrategias para el control óptimo en sistemas dinámicos inciertos.

Desarrollando agentes que chatean en tiempo real para mejorar la navegación.

Los modelos generativos profundos mejoran el aprendizaje de los robots a través de técnicas y aplicaciones avanzadas.

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Una mirada a NeRF y los métodos gaussianos frente a los sistemas tradicionales.

Mu-MAE presenta nuevos métodos para reconocer actividades humanas a través de múltiples fuentes de datos.

Un método para entrenar sistemas de IA sin datos etiquetados.

Un nuevo marco mejora la programación de tareas y el tiempo en los ejecutores multi-hilo de ROS 2.

Un nuevo método mejora la seguridad del comportamiento de los robots utilizando especificaciones STL.

Un nuevo robot ayuda a monitorear caídas de ancianos y mejora los tiempos de respuesta en seguridad.

Una mirada a los sistemas de control, conjuntos de control de cadena fuerte y su importancia.

Este estudio revela los beneficios del procesamiento asincrónico en redes neuronales de picos.