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Los robots usan métodos bayesianos para recolectar datos de forma segura en entornos impredecibles.

Un método para la inspección de naves espaciales usando un dispositivo volador libre y una red neuronal.

Una mirada a cómo los drones pequeños trabajan juntos para hacer mapas efectivos.

Una mirada a usar GCNs para optimizar HARQ y mejorar la transmisión de datos.

Presentamos MultIOD para una detección de objetos eficiente sin necesidad de ensayo.

Un nuevo enfoque mejora el algoritmo HATS para clasificar objetos de manera eficiente.

Un enfoque novedoso estima distancias a través de mediciones térmicas sin luz artificial.

Explorando la tecnología de sonar para mejorar la detección de puntos de referencia y así tener una mejor navegación robótica.

Los investigadores proponen un enfoque bayesiano para mejorar la toma de decisiones en agentes inteligentes.

Explorando el papel de las GNN en el procesamiento de datos de nubes de puntos.

Los robots aprenden los objetivos humanos a través del aprendizaje inverso activo para interacciones más seguras.

Outram mejora el posicionamiento de robots con un nuevo enfoque en la localización LiDAR.

LiteTrack equilibra velocidad y precisión para el seguimiento de objetos en varias aplicaciones.

Explorando el papel de ISAC en el avance de redes inalámbricas y aplicaciones de aprendizaje automático.

Explora cómo los agentes trabajan juntos para lograr mejores soluciones en tareas complejas.

Un nuevo método mejora la navegación de robots en entornos complejos al abordar la incertidumbre.

STARNet mejora la fiabilidad de los sensores de robots para una autonomía más segura.

Un nuevo método mejora la comprensión de escenas en 3D para una mejor reconocimiento de objetos raros.

El método BoIR mejora el seguimiento de varias personas en imágenes, aumentando la precisión en escenas concurridas.

M 3D mejora la comprensión de las máquinas sobre los datos visuales usando imágenes e información de profundidad.

Un nuevo sistema ayuda a los barcos autónomos a monitorear la calidad del agua de manera segura.

Mask4D mejora el seguimiento y reconocimiento de objetos en entornos dinámicos usando datos LiDAR.

A-SLAM mejora las estrategias de exploración y mapeo de robots en áreas desconocidas.

FG-NeRF mejora el renderizado 3D al mejorar la estimación de incertidumbre en escenas complejas.

Investigación sobre cómo crear rutas eficientes para naves espaciales a Marte usando tecnología de conducción autónoma.

Nuevos métodos aclaran cómo se toman las decisiones de clasificación de imágenes.

Explora cómo los Filtros de Seguridad Basados en Datos mantienen la seguridad en sistemas de aprendizaje.

Este artículo revisa estrategias de búsqueda efectivas para diferentes terrenos y sus implicaciones para sistemas autónomos.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad a partir de imágenes RGB únicas para una mejor detección de objetos en 3D.

Un nuevo método mejora la transmisión de datos en tiempo real en sistemas autónomos.

Nuevos métodos mejoran la navegación segura para sistemas autónomos a través de estrategias de control innovadoras.

Un nuevo método permite que los agentes aprendan juntos mientras manejan influencias poco confiables.

Explora las características clave y los desafíos de la próxima red móvil 6G.

Un nuevo enfoque mejora cómo las swarms de robots cubren áreas de manera eficiente.

Una mirada a cómo la física puede mejorar los métodos de aprendizaje por refuerzo.

Este artículo examina el papel de los LLMs en sistemas auto-adaptativos y sus implicaciones.

S2TPVFormer mejora las predicciones al integrar información espacial y temporal para una mejor comprensión de la escena.

Un nuevo método permite que las naves espaciales naveguen de manera independiente usando imágenes celestiales.

DiffuserLite mejora la velocidad y eficiencia en la toma de decisiones para aplicaciones de robótica e IA.

Explorando medidas de seguridad en control adaptativo usando funciones barrera de control.