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Explorando la conexión entre la mirada, la atención y el reconocimiento de objetos.

Un nuevo modelo mejora la comunicación y reduce el consumo de energía en sistemas de control inalámbricos.

Un nuevo método mejora la comprensión de la toma de decisiones de los agentes de RL.

Un estudio sobre sistemas híbridos que mejoran la colaboración entre robots para tareas ambientales.

Este artículo explora las innovaciones recientes en la navegación del lenguaje visual y sus implicaciones.

Nuevos métodos mejoran la capacidad de los robots para agarrar objetos en entornos desordenados.

Un controlador de pie mejora el movimiento manos libres en realidad virtual y robótica.

Un nuevo método mejora la visión por computadora con datos RGB-D y aprendizaje por currículum.

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.

Las investigaciones destacan la necesidad de una seguridad sólida en sistemas robóticos integrados con LLM.

Nuevos métodos mejoran la precisión del seguimiento de objetos en espacios 3D usando cámaras de eventos.

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.

Una mirada a la optimización polinómica y su importancia en varios campos.

Cómo los robots aprenden a moverse entre las personas de manera efectiva.

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.

Aprende cómo los splines riemannianos conectan puntos suavemente en superficies curvas.

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.

Descubre los beneficios de los CKNs equivariantes de grupo para manejar variaciones en las entradas.

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