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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.

Explorer comment les retours humains influencent le comportement des véhicules autonomes via des systèmes de récompense.

De nouvelles méthodes pour combiner les types de données améliorent les performances de l'IA dans différentes tâches.

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

Une nouvelle approche pour améliorer la planification des mouvements des robots et les tâches de manipulation.

Une méthode innovante améliore l'efficacité de la correction de bugs en utilisant des correctifs générés par des LLM.

Un aperçu des nouvelles stratégies pour stabiliser des systèmes inconnus et bruyants en ingénierie.

Apprends comment les inclusions différentielles abordent des défis de mouvement complexes dans différents domaines.

Cet article parle des méthodes pour vérifier les réseaux de neurones dans des tâches d'atteinte-évitation.

Apprends à contrôler un robot unique qui équilibre sur une balle.

Une nouvelle interface web simplifie le contrôle des systèmes robotiques pour les non-experts.

Découvrez comment les robots transforment les processus d'assemblage dans les usines.

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

Un nouvel algorithme améliore la planification des mouvements en utilisant les capacités des GPU pour des calculs plus rapides.

Des chercheurs proposent des méthodes basées sur le toucher pour les robots afin d'améliorer leur précision dans des environnements incertains.

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.

Explorer comment les DFA aident à synchroniser les machines pour un fonctionnement efficace.

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

Des recherches montrent un meilleur contrôle des bras robotiques grâce à l'apprentissage par renforcement profond.

Un nouvel outil aide à la collaboration dans la conception des interfaces piéton-véhicule.

Les AMRs transforment les opérations d'entrepôt en améliorant l'efficacité et en réduisant la charge de travail.

Un aperçu de comment les LLMs abordent les défis de la programmation par l'exemple.

Examiner comment les robots s'associent pour des confrontations efficaces en utilisant de nouvelles méthodes d'apprentissage.

Nouveau jeu de données améliore les compétences de préhension des robots en utilisant des commandes en langage naturel.

Les robots apprennent à s'adapter grâce à des techniques de vision et d'imitation, ce qui améliore leur utilisation.

Une nouvelle façon de rendre les assistants numériques plus intelligents grâce à un apprentissage continu.

Explore comment l'IA transforme les pratiques et les rôles en ingénierie logicielle.

Une nouvelle méthode améliore la saisie des robots en apprenant des réussites passées.

ROSfs transforme le partage de données entre les robots pour un meilleur travail d'équipe.

Une nouvelle approche qui utilise l'énergie pour l'apprentissage automatique et la prise de décision.

WeShap améliore la qualité de l'étiquetage des données pour les modèles d'apprentissage automatique.

L'IA simplifie la création de diagrammes de classe, augmentant l'efficacité et la précision dans la conception de logiciels.

Une nouvelle méthode combine les retours humains et l'apprentissage machine pour un suivi efficace de la qualité des données.

DIPPER optimise l'apprentissage des robots grâce aux retours humains, ce qui améliore la performance des tâches.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer le couplage de la lumière laser dans les fibres optiques.