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Une nouvelle méthode génère des trajectoires de mouvement réalistes pour les animaux à partir de données limitées.

Cette étude explore le comportement des trajectoires dans des billards à carrelage généralisé avec des polygones cycliques.

Un nouveau cadre améliore le comportement des voitures autonomes grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

Recherche sur l'optimisation du ciblage laser des UAV et la planification de mouvement.

ROAM permet aux robots de cartographier des zones efficacement grâce au travail d'équipe et aux données partagées.

Présentation d'un nouveau cadre pour des animations réalistes de piétons dans la formation des véhicules autonomes.

Améliorer la performance des UAV grâce à une meilleure gestion des trajets et allocation des ressources.

Explore l'analyse des trajectoires et leurs applications dans différents domaines.

Cet article examine comment les théories basées sur les trajectoires améliorent notre compréhension des temps de vol quantiques.

Une méthode pour que des agents autonomes suivent des cibles dynamiques pendant les urgences de manière efficace.

UniTraj s'attaque aux défis de la modélisation de trajectoires multi-agents avec une approche unifiée.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les agents LLM apprennent grâce à des conseils de processus détaillés.

SPOD améliore l'efficacité de la modélisation en saisissant précisément le comportement du système dans le temps et l'espace.

Cet article parle de méthodes innovantes pour découvrir des lois de conservation dans différents domaines scientifiques.

Une approche innovante pour la collecte efficace de retours d'information dans l'apprentissage par renforcement pour la sécurité.

Méthodes innovantes pour une gestion et une analyse efficaces des données de trajectoire.

Une étude révèle comment des règles simples mènent à des patterns complexes dans divers systèmes.

Examiner comment les trous noirs en rotation influencent la direction et les propriétés de la lumière.

Une étude sur la prévision des temps de trajet pour les routes animées d'Islamabad.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objet en fusionnant les filtres PHD et PMB.

Une méthode pour améliorer la sécurité des avions en détectant les conflits potentiels causés par le vent.

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Un nouveau cadre améliore la classification et le regroupement des trajectoires d'avions.

Un cadre pour améliorer la précision dans l'extraction de trajectoires de navires en utilisant la technologie AIS.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de trajectoire pour rendre la conduite autonome plus sûre.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images IRM tout en réduisant le temps de collecte.

Un aperçu de comment la régularisation aide à comprendre les interactions entre les objets célestes.

Une nouvelle approche pour renforcer l'efficacité d'apprentissage en utilisant le momentum heavy-ball dans les méthodes acteur-critique.

Cette méthode évalue les chemins cellulaires en utilisant des données instantanées limitées.

De nouvelles méthodes améliorent la conception des engins spatiaux en utilisant des systèmes de propulsion électrique solaire.

Une nouvelle méthode améliore la planification des trajectoires des engins spatiaux vers l'orbite halo presque rectiligne.

Une nouvelle méthode améliore la planification des trajectoires de vaisseaux spatiaux en gérant efficacement les incertitudes.

De nouvelles méthodes améliorent la rapidité et la pertinence pour trouver des parcours de voyage similaires des utilisateurs.

Des recherches montrent comment on peut tromper les drones pour qu'ils prennent des trajectoires de vol dangereuses.

Combiner des données de séries temporelles et de perturbations améliore la compréhension des réseaux cellulaires.

Une technique qui améliore les processus stochastiques en ajustant les taux de réinitialisation selon les états actuels.

SPOT apprend des tâches en regardant les humains, rendant les robots plus utiles.

Un aperçu de comment les machines apprennent à prédire les actions humaines.

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