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Les avancées dans les logiciels simplifient les expériences sur l'énergie de fusion et améliorent les résultats.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la manutention des matériaux en utilisant l'apprentissage par renforcement multi-agent.

Un nouveau système qui aide les robots à faire de meilleurs choix d'organisation avec un bon sens commun.

De nouvelles méthodes de mouvement améliorent l'efficacité des machines dans des terrains difficiles.

Une méthode pour créer des cartes 3D détaillées afin de localiser des objets avec des robots mobiles.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des robots à empiler et organiser des objets efficacement.

Une nouvelle approche pour améliorer la communication dans les systèmes multi-robots dans des conditions difficiles.

De nouvelles méthodes permettent aux robots quadrupèdes de grimper des échelles en toute sécurité et efficacement.

Cet article évalue à quel point les LLMs génèrent des cas de test pour des programmes Java.

Une méthode pour aider les robots à s'adapter efficacement aux situations imprévues.

Des chercheurs améliorent la performance des robots bipèdes grâce à des systèmes de contrôle innovants.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots planifient et exécutent des tâches efficacement.

ARLBench simplifie le réglage des hyperparamètres pour l'apprentissage par renforcement avec des outils de benchmark efficaces.

Un cadre pour automatiser et améliorer les résumés de la littérature scientifique pour les chercheurs.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches plus efficacement en décomposant les actions.

Fast-UMI simplifie la collecte de données pour un entraînement efficace des robots.

Un chien robot apprend à attraper des objets avec précision tout en se déplaçant rapidement.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des robots en utilisant un mélange de bonnes et de mauvaises données.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des robots en alignant les tâches simulées avec des scénarios du monde réel.

CRScore propose une méthode d'évaluation innovante pour juger les commentaires de relecture de code sans références humaines.

TE-PINN améliore la précision de l'estimation de l'orientation des robots en utilisant des réseaux de neurones et la physique.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des robots à pattes avec des bras.

De nouvelles idées montrent que les encodeurs visuels jouent un rôle actif dans la prise de décision des robots.

La recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des robots et de la sécurité aux côtés des humains.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer les stratégies de contrôle dans la gestion de systèmes complexes.

Une nouvelle approche du SLAM améliore la qualité de la cartographie et du rendu en robotique.

Un cadre révolutionnaire améliore l'efficacité de la sélection des données pour les modèles de machine learning.

Découvre comment les systèmes de contrôle hiérarchiques améliorent l'efficacité et la performance de l'automatisation.

Une nouvelle méthode aide les robots à maîtriser les tâches de manipulation de tissu de manière efficace.

Apprends à créer des systèmes réactifs efficaces qui s'adaptent à leur environnement.

BOMP améliore la capacité des robots à prendre des objets rapidement et précisément dans les bacs.

Une nouvelle approche pour améliorer les mises à jour des modèles ML dans les réseaux edge.

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

Le télescope de 2,3 mètres de l'ANU peut maintenant fonctionner tout seul pour une collecte de données plus rapide.

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Les robots apprennent à s'adapter à leur environnement comme jamais auparavant.

Une nouvelle méthode garantit un platooning de véhicules sûr malgré les retards.

Des chercheurs ont développé AutoOSS pour améliorer la manipulation des molécules à l'échelle nanométrique en utilisant l'IA.

Des chercheurs ont développé des modèles simplifiés pour un meilleur contrôle des mouvements des véhicules chenillés dans l'agriculture.