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Un nuevo método mejora el control de sistemas no lineales con parámetros cambiantes.

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Un nuevo marco mejora el aprendizaje a pesar de la falta de retroalimentación.

Examinando técnicas de control de formación para múltiples agentes usando restricciones de distancia y rumbo.

Los avances en IA se centran en evaluar la incertidumbre en la detección de objetos robóticos.

Un nuevo método mejora la planificación de rutas de UAV en entornos dinámicos.

Los investigadores exploran LLMs para guiar los movimientos de caminata de los robots con indicaciones de texto.

Los investigadores desarrollan un método para controlar robots de manera eficiente en diferentes diseños.

Un nuevo método mejora cómo los robots interpretan las instrucciones de los usuarios de manera segura.

Un nuevo método permite controlar vehículos autónomos sin datos del mundo real.

Nuevos métodos mejoran la comprensión y aplicaciones de sistemas robóticos blandos.

hFedF mejora el rendimiento del aprendizaje federado al abordar los desafíos de la generalización de dominios.

Este estudio compara estrategias de evolución y aprendizaje profundo por refuerzo en varias tareas.

Los robots pueden aprender habilidades de manipulación a través de métodos de aprendizaje basados en video.

Este artículo presenta un nuevo método para probar la no negatividad en polinomios.

Explorando métodos para mejorar el rendimiento de los robots en entornos impredecibles.

Un agente de DRL gana la competencia microRTS de IEEE, mostrando el potencial de la IA en los videojuegos.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas aprenden a seguir comandos humanos de manera efectiva.

Explorando ideas clave para mejorar los VLMs y sus aplicaciones.

Este estudio analiza cómo los métodos de diseño impactan la evolución de los robots para tareas de movimiento.

CaveSeg mejora la navegación y el mapeo de robots en cuevas submarinas.

Un nuevo método mejora la cooperación en entornos de múltiples agentes para una mejor toma de decisiones.

Una mirada al control de campo medio para gestionar la toma de decisiones en grupo.

Los robots ahora pueden hacer nuevas tareas sin necesidad de reentrenamiento, gracias a la adaptación de cero disparos.

Un nuevo marco para mejorar la seguridad y el rendimiento en sistemas robóticos híbridos.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia de los robots en entornos dinámicos.

Un nuevo método mejora la planificación de rutas para la recolección de datos en robótica e IA.

Descubre cómo CBS-TA-PTC mejora la asignación de tareas y la búsqueda de caminos.

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.