Une nouvelle méthode combine exploration et incertitude pour améliorer l'apprentissage des robots.
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La science de pointe expliquée simplement
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Découvre comment DISCS améliore l'apprentissage non supervisé pour des compétences robotiques variées.
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Une nouvelle stratégie de contrôle améliore le contrôle de formation dans les robots mobiles.
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Une nouvelle méthode permet aux robots d'estimer les poses d'objets à partir d'exemples uniques.
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AuT-Few simplifie la création de prompts, rendant les modèles de langue plus efficaces.
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La combinaison de la technologie 5G avec des capteurs embarqués améliore le positionnement des véhicules autonomes en milieu urbain.
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Une nouvelle méthode automatisée améliore la précision dans la mesure des tailles de grains des matériaux.
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De nouvelles stratégies améliorent la recherche de chemin pour les robots à pattes dans des environnements difficiles.
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Un nouveau cadre vise à améliorer la rédaction de politiques pour les systèmes automatisés.
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Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des robots dans des environnements complexes.
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Une nouvelle technique transforme les tests UI en tests API efficaces.
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NiCro facilite les tests d'applications mobiles sur différents appareils grâce à la reconnaissance d'images.
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MultiSCOPE améliore la gestion des objets par les robots grâce à des techniques de détection de touché améliorées.
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CTopPRM améliore la navigation robotique en offrant plusieurs chemins distincts dans des environnements complexes.
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Une nouvelle approche utilise des indices de clustering pour une sélection de modèles plus rapide en science des données.
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Cette nouvelle approche améliore l'efficacité du contrôle en intégrant l'apprentissage et le respect des règles.
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Un espace de travail en réalité virtuelle améliore l'intégration et la formation des robots pour différents secteurs.
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Explorer des moyens d'automatiser la création et la configuration de logiciels pour répondre aux exigences de l'industrie.
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Un nouveau système aide les pros du droit à gérer les affaires de réfugiés de manière efficace.
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Un nouvel algorithme améliore l'attribution de tâches multi-robots dans des défis en temps réel.
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Une nouvelle méthode simplifie la conception des réseaux neuronaux et améliore les performances.
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Cette étude explore une nouvelle méthode pour que les robots gèrent les portes en utilisant des données visuelles.
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Ce document traite des défis et des opportunités des LLMs open-source dans la manipulation d'outils.
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Les robots apprennent des tâches complexes plus vite en utilisant l'imitation et des techniques de planification avancées.
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Explorer de nouvelles méthodes pour concevoir des logiciels de contrôle dans des essaims de robots.
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Un nouveau système améliore la résolution des incidents grâce à une analyse automatique des causes profondes.
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WebGUM automatise les tâches web en utilisant la compréhension visuelle et linguistique pour une meilleure efficacité.
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i-SRN améliore l'estimation de pose pour les robots en utilisant des représentations implicites et le rendu neural.
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Les systèmes multi-robots améliorent l'efficacité et la fiabilité dans différents domaines.
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De nouvelles méthodes améliorent le travail d'équipe des robots malgré les délais dans le contrôle.
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Apprends comment la discrétisation améliore les systèmes de contrôle pour de meilleures performances.
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Un nouveau système vise à simplifier la classification des entreprises et des produits.
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Les robots apprennent à manipuler des objets délicats grâce à un apprentissage par renforcement sans modèle.
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La détection en réseau améliore la collecte de données en utilisant plusieurs appareils pour plus de précision.
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Une nouvelle méthode pour automatiser et améliorer la précision du codage ICD dans le secteur de la santé.
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Présentation de HIB pour améliorer la performance RL dans la robotique du monde réel.
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Les robots au sol aident les drones aériens dans des environnements difficiles pour une meilleure navigation.
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Un aperçu de la prise de décision plus rapide dans les systèmes de contrôle en utilisant des méthodes suboptimales.
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Une nouvelle méthode améliore comment les robots apprennent des tâches en utilisant des exemples et du langage.
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GAN-MPC permet aux robots d'apprendre efficacement à partir de démonstrations variées.
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