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FAC mejora la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo con una gestión de experiencias única.

mmDiff mejora la precisión de la estimación de pose humana usando tecnología de radar innovadora.

Este método mejora el seguimiento de soluciones en sistemas de ecuaciones que cambian.

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Usando simetría para mejorar el aprendizaje y rendimiento de robots en tareas del mundo real.

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La investigación busca mejorar la interpretación de ambientes 3D por parte de las máquinas para mayor seguridad.

MOTIP simplifica el seguimiento de múltiples objetos, mejorando la eficiencia y la precisión.

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Nuevo enfoque permite que robots en enjambre escapen de amenazas usando comportamientos similares a los de los peces.

Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.

Un nuevo enfoque mejora las estrategias de planificación utilizando representaciones gráficas y métodos tradicionales de aprendizaje automático.

Explorando la manipulación de curvas no perforantes y su importancia en varios campos.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.

Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.

Un estudio revela el control pasivo de fluidos usando vigas flexibles en canales.

Una visión general de los POMDPs y su papel en la toma de decisiones con información incompleta.

Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.

Dos nuevos algoritmos mejoran la percepción de los robots y aseguran la seguridad en diferentes entornos.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en entornos diversos usando datos de LiDAR.

Usar sensores GelSight mejora muchísimo la precisión en la colocación de objetos con robots.

Un nuevo método mejora la predicción de movimiento en robots portátiles para brindar mejor asistencia.

Una mirada a cómo los robots pueden trabajar juntos para el mapeo de recursos en el espacio.

Este método muestra potencial para aplicaciones en robótica y medicina.

La programación dinámica mejora el enfoque del tumor durante la terapia de radiación robótica.

Un nuevo enfoque para la estimación de profundidad a partir de una sola imagen, eludiendo las limitaciones de la cámara.

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Este estudio resalta los métodos de RL offline para mejorar los agentes de VLN usando datos subóptimos.

Los robots aprenden tareas complejas imitando las acciones humanas, lo que mejora su adaptabilidad.

Un nuevo método mejora la precisión de la localización de cámaras mientras se preserva la privacidad del usuario.

Examinando cómo la información influye en la toma de decisiones en situaciones complejas.

El marco X-MIC mejora los modelos para reconocer acciones en videos en primera persona.

ILPO-Net ofrece un método sólido para reconocer patrones en 3D, superando los desafíos de rotación.

Un nuevo método mejora la medición de profundidad de elementos transparentes usando segmentación y NeRF.

Los ingenieros usan métodos avanzados para mantener los sistemas críticos de seguridad estables y seguros.

Nuevo sistema mejora la detección de objetos usando fuentes de datos diversas.