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Un nouveau cadre améliore l'efficacité des tests de pénétration automatisés en utilisant l'apprentissage par renforcement.

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Un nouveau cadre aide les robots à apprendre et à s'adapter dans des espaces de travail changeants.

Les robots peuvent maintenant demander de l'aide pour accomplir des tâches complexes.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage des robots pour des tâches complexes.

Techniques pour guider des robots vers des endroits précis tout en évitant les obstacles.

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Un nouveau système améliore l'adaptabilité des compétences des robots pour différentes tâches.

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CCIL propose une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage des robots grâce à des étiquettes correctives.

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Cet article parle d'une nouvelle façon de contrôler des systèmes complexes en utilisant des données en temps réel.

L'apprentissage par renforcement robuste adapte des stratégies pour des résultats fiables malgré les défis du monde réel.

Une étude sur les robots de bureau utilisant des technologies de reconnaissance vocale et visuelle.

Un nouvel algorithme améliore l'évaluation de la qualité des images pour l'analyse des données astronomiques.

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Les robots à pattes évoluent pour relever plein de défis dans différents domaines.

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Un aperçu des avantages du contrôle auto-réglable pour l'efficacité énergétique dans les industries.

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LogBatcher simplifie l'analyse des logs en utilisant de grands modèles de langage sans formation préalable.

Les capteurs à moustaches aident les robots à naviguer et à comprendre leur environnement avec précision.

Les robots apprennent des tâches en observant les humains, ce qui rend leur adaptation plus facile dans l'industrie.

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Un système basé sur un transformateur améliore la façon dont les robots apprennent plusieurs tâches.

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