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Los investigadores están creando robots que pueden manejar tareas del mundo real de manera efectiva.

Un método para que los agentes logren metas a pesar de diferentes tiempos.

Un sistema ayuda a las computadoras a emparejar imágenes con descripciones complejas de manera efectiva.

SPAC-Net mejora la precisión al rellenar partes faltantes de objetos 3D.

Descubre cómo el SLAM de vocabulario abierto cambia la mapeo y reconocimiento de objetos para las máquinas.

Aprende cómo los robots entienden acciones para mejorar sus tareas.

BIP3D usa imágenes 2D para mejorar la comprensión de máquinas sobre espacios en 3D.

Los robots mejoran sus habilidades de navegación usando nuevos métodos de entrenamiento.

Usando funciones de densidad para ayudar a los robots a navegar de manera segura en entornos concurridos.

KBAlign ayuda a las máquinas a aprender más rápido y de manera más efectiva a través de técnicas de auto-pregunta.

FastGrasp mejora cómo simulamos el agarre humano con eficiencia y realismo.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones de los robots al equilibrar las recompensas inmediatas y las futuras.

Un nuevo sistema mejora la precisión de navegación de los robots para un mejor rescate de objetos.

Descubre cómo los robots pueden dominar tareas de manera eficiente a través de métodos de entrenamiento estructurados.

Una mirada a los MDPs robustos y su papel en la toma de decisiones inciertas.

Explora la fascinante ciencia detrás de los sonidos al servir bebidas.

La tecnología inteligente usa señales EMG para controlar dispositivos con gestos de la mano.

Un marco liviano para la detección rápida y precisa del centro de objetos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los modelos de video-lenguaje sobre las acciones humanas.

Descubre cómo los robots pueden hacer que los algoritmos de aprendizaje sean interesantes y divertidos.

Explorando cómo las máquinas predicen resultados usando información del pasado y del futuro.

Mamba-CL mejora el aprendizaje de la IA al retener el conocimiento antiguo mientras adquiere nuevas tareas.

SplatSDF ayuda a las computadoras a crear modelos 3D de manera precisa a partir de imágenes 2D.

Examinando la fiabilidad de los modelos de visión-lenguaje en campos críticos como la salud.

Aprende cómo los observadores de estado nos ayudan a monitorear sistemas complejos de manera efectiva.

Las máquinas pueden aprender de manera continua, mejorando sin perder el conocimiento pasado.

Los robots ahora inclinan objetos para levantarlos más fácil, mejorando la eficiencia en varias tareas.

Los robots ahora usan BimanGrasp para mejorar sus habilidades de agarre.

FoAR mejora el rendimiento de los robots en tareas donde hay mucho contacto al combinar datos táctiles y visuales.

Los robots usan imágenes para moverse por las áreas urbanas de manera más precisa sin depender del GPS.

Descubre cómo las partículas en movimiento crean estructuras organizadas en la naturaleza.

Mejorando la precisión de los robots en reconocer nuevas imágenes con técnicas de palabras ingeniosas.

CFPS mejora el manejo de datos de nubes de puntos al priorizar detalles importantes.

Científicos desarrollan métodos para ayudar a los robots a predecir los movimientos humanos con precisión.

G2SDF mejora la claridad de las imágenes 3D de forma rápida y eficiente.

Enseñando a las cámaras a reconocer objetos en 3D sin una lista predefinida.

Descubre cómo MAGiC-SLAM transforma el mapeo usando varias cámaras.

Un nuevo método para mejorar la planificación de trayectorias de robots usando técnicas de flujo de calor.

Los arcos muestran una habilidad inesperada para cambiar de forma rápidamente.

PARÍS facilita las inspecciones de áticos y sella las fugas de aire de manera segura.