Une méthode pour que les agents maintiennent des formes avec une communication minimale.
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La science de pointe expliquée simplement
Une méthode pour que les agents maintiennent des formes avec une communication minimale.
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Découvre comment les robots bossent ensemble pour explorer des environnements inconnus de manière efficace.
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Une nouvelle méthode évalue les capacités de posture et de marche des robots humanoïdes.
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Des petits robots s'organisent pour encapsuler plusieurs sources de signal sans communication directe.
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Apprends à créer des programmes fiables qui réagissent à leur environnement.
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Cet article présente une méthode pour que les robots optimisent leurs parcours en tenant compte du temps et de l'énergie.
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DiffuseLoco améliore la marche des robots, leur permettant de s'adapter rapidement grâce à leurs expériences passées.
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Enquête sur l'efficacité et les défis des équipes de robots multiples dans différentes tâches.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots en combinant des modèles de langage et l'apprentissage par renforcement.
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Une nouvelle méthode permet aux robots d'interagir avec des objets invisibles en utilisant des vidéos en ligne.
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Une nouvelle méthode réduit les collisions de messages entre véhicules connectés.
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L'approche des Particules Différentiables révolutionne la façon dont les robots gèrent les formes qui changent.
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Les drones améliorent les tâches à l'usine en obtenant une meilleure précision de position grâce aux données des capteurs.
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Examiner les défis et les futurs rôles dans la programmation automatique avec les LLM.
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UnSAMFlow améliore l'estimation du flux optique en utilisant des infos par segment pour plus de précision.
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De nouvelles approches améliorent la capacité de l'IA à interagir efficacement avec les interfaces graphiques.
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Un nouveau design de préhenseur améliore la manipulation robotique grâce à la flexibilité et à la détection.
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Cette étude examine le rôle des LLM dans la création d'oracles de test efficaces pour les logiciels.
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Les robots apprennent des compétences en observant les humains faire des tâches avec les deux mains.
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Un nouveau cadre utilise la technologie pour simplifier l'analyse des pannes dans le secteur de la santé.
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Cet article parle de l'arrêt précoce pour améliorer l'efficacité de la sélection des modèles en apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer en toute sécurité dans des environnements compliqués.
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Explorer comment la répétition améliore l'apprentissage continu dans des environnements changeants.
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Explorer comment la robotique peut aider dans l'art de la taille des arbres.
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Splat-MOVER aide les robots à interagir avec des objets en utilisant du langage et des mises à jour en temps réel.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des entités dans des documents complexes en utilisant des données spatiales.
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Présentation d'une méthode innovante pour améliorer l'entraînement des robots et leur sécurité.
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AAMF améliore la gestion des tâches dans les systèmes robotiques pour plus d'efficacité et de fiabilité.
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Les systèmes de contrôle utilisent des mesures de sécurité pour fonctionner efficacement dans des conditions réelles.
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Un nouveau système améliore la capacité des robots à effectuer des tâches de manipulation précise en main.
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Cet article examine des méthodes pour une opération sécurisée dans des systèmes complexes.
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Les systèmes de fulfillment mobile robotisés améliorent le traitement des commandes dans les entrepôts.
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Un aperçu des méthodes et des défis pour guider des robots à travers des environnements complexes.
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De nouvelles méthodes améliorent la création de protocoles distribués pour un calcul fiable.
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Cet article parle d'une méthode pour que les robots poussent des objets ensemble de manière efficace.
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Une approche d'apprentissage pour la manipulation dynamique de câbles avec un robot.
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Une nouvelle approche améliore la façon dont les machines s'adaptent aux environnements changeants.
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COAST améliore l'efficacité dans la planification des tâches robotiques et des mouvements pour des tâches complexes.
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Voici Themis, un outil automatique pour détecter les erreurs dans les systèmes d'apprentissage profond.
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Combiner l'entraînement par simulation et les retours humains pour améliorer les compétences des robots.
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