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Un nuevo método para acelerar el aprendizaje por refuerzo a través del intercambio de conocimiento.

Examinando cómo los agentes aprenden más rápido juntos a pesar de los retrasos en la comunicación.

BaseBoostDepth mejora la precisión de profundidad con técnicas innovadoras para visión por computadora.

Una comparación de SNNs y ANNs para flujo óptico usando datos de cámaras basadas en eventos.

Un nuevo método para registrar nubes de puntos utilizando aprendizaje equivariado mejora la precisión y la robustez.

Nueva tecnología mejora el control remoto de robots y la visualización.

Theia mejora el aprendizaje de robots usando ideas de múltiples modelos.

Un nuevo método permite que los robots sigan tareas en lenguaje natural de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el dibujo remoto con sistemas robóticos.

Un nuevo método mejora el RL offline usando modelos de difusión para una mejor toma de decisiones.

Explorando las características y posibles aplicaciones de las aleaciones de Ni-Mn-Ga.

Las máquinas están aprendiendo a interpretar imágenes y lenguaje, mejorando la interacción entre humanos y robots.

Un nuevo método para evaluar sistemas de aprendizaje automático con datos escasos.

Un nuevo modelo para la detección eficiente de objetos en imágenes de alta resolución.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis del movimiento de objetos dinámicos.

Nuevo controlador busca mejorar las capacidades y adaptabilidad de los robots humanoides.

La investigación se centra en crear robots adaptables para diferentes entornos y tareas.

Robots chiquititos controlados por luz muestran un montón de promesas para usos médicos y científicos.

Un nuevo sistema mejora la capacidad de los robots para seguir comandos de lenguaje de manera efectiva.

Un sistema de teleoperación de bajo costo mejora el aprendizaje de los robots a través de demostraciones humanas.

Nuevos métodos mejoran la velocidad de monitoreo para fórmulas STL complejas usando congelación de valores.

OPENGRASP LITE ofrece un diseño ligero y sensores táctiles para mejorar el uso diario.

NIS-SLAM combina comprensión semántica y mapeo avanzado para una mejor interpretación de escenas.

DAAG mejora el aprendizaje de robots usando experiencias pasadas y modelos avanzados.

Un nuevo marco para el aprendizaje en línea eficiente en redes neuronales de picos.

Este estudio presenta un método para mejorar la eficiencia de localización visual usando fotogramas clave.

VAT-CMR permite que los robots recuperen objetos usando datos visuales, de audio y táctiles.

SpikeYOLO mejora las SNNs para una mejor eficiencia y precisión en la detección de objetos.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del mapeo LiDAR en robótica.

Explorando la naturaleza flexible y las aplicaciones de las redes neuronales líquidas.

Explora el papel cada vez más importante de los robots sociales en la salud, la educación y el entretenimiento.

Un método para desarrollar políticas resilientes para drones en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para analizar la alcanzabilidad en sistemas influenciados por la aleatoriedad.

Nuevos métodos que usan aprendizaje por refuerzo mejoran el control de sistemas complejos.

El marco RoCo aborda errores de posición para mejorar la detección de objetos en la colaboración de vehículos.

Un nuevo método ayuda a los robots a transportar líquidos sin derrames en entornos difíciles.

Los robots pueden aprender a ajustar sus movimientos según cómo agarran los objetos.

Un nuevo enfoque para asegurarse de que los agentes cumplan con sus obligaciones éticas en entornos inciertos.

Aprende sobre los principios del control óptimo, sus aplicaciones y su importancia en diferentes áreas.

Nuevos métodos robóticos mejoran la recolección de muestras en superficies alienígenas.