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Combiner les LLM et l'ASP améliore la compréhension des instructions humaines par les robots.

Un nouveau système s'attaque aux problèmes potentiels des règles d'action-déclenchement IoT pour les maisons intelligentes.

Nouveau modèle améliore la compréhension des robots de leur environnement pour de meilleures performances dans leurs tâches.

Créer des systèmes efficaces pour reconnaître les activités dans les maisons intelligentes en s'adaptant aux besoins des habitants.

Les robots peuvent maintenant suivre des commandes en langage naturel beaucoup plus efficacement.

WildDESED améliore les systèmes de détection sonore dans des environnements bruyants à la maison.

Le DINO suisse améliore la reconnaissance des objets personnels dans les robots domestiques et les appareils mobiles.

Combiner des mots de réveil et la reconnaissance vocale améliore la sécurité dans la technologie vocale.

DISCO améliore les capacités des robots pour les tâches quotidiennes grâce à une compréhension avancée des scènes.

Un nouveau critère vise à améliorer l'entraînement des robots dans des environnements domestiques réalistes.

Explorez les problèmes courants rencontrés par les utilisateurs dans les configurations d'automatisation de maison intelligente.

Découvre de nouvelles méthodes pour gérer l'énergie de ta maison efficacement avec l'apprentissage automatique.

Cet article parle de comment les robots peuvent gérer efficacement les commandes d'annulation dans la cuisine.

Un aperçu des systèmes de détection de chutes utilisant des technologies avancées pour une vie plus sûre.

Découvrez comment l'apprentissage profond aide les robots à organiser des objets du quotidien sur des tables.

Les robots transforment les tâches de nettoyage à la maison et dans les industries.

Un système pour aider les utilisateurs à gérer la consommation d'énergie dans les maisons intelligentes.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des aspirateurs intelligents et leurs capacités d'apprentissage.

Les robots apprennent à interagir avec des objets articulés du quotidien pour aider à la maison.

Un nouveau cadre aide les robots à planifier des actions en utilisant des signaux tactiles dans des conditions de faible visibilité.

De nouveaux systèmes de mémoire aident les robots à s'adapter aux environnements changeants à la maison et au boulot.

Explorer comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances dans des environnements domestiques changeants.

Un outil innovant pour le débogage sur appareil dans les modèles TinyML améliore la performance et la fiabilité.

VeriGraph améliore l'efficacité des robots de nettoyage grâce à une technologie de graphes de scène avancée.

Utiliser les signaux WiFi pour reconnaître les activités humaines au-delà de l'accès Internet.

Des chercheurs bossent sur des robots capables de gérer des tâches du quotidien de manière efficace.

Apprends comment prédire le timing des actions peut améliorer les systèmes de maison intelligente.

LAMBDA prépare le terrain pour un apprentissage robotique avancé dans les tâches quotidiennes.

Moto utilise l'analyse vidéo pour apprendre aux robots des mouvements complexes de manière efficace.

La technologie robotique évolue pour aider avec les tâches ménagères quotidiennes.

Découvrez comment les appareils peuvent travailler ensemble pour un avenir connecté.

Les systèmes d'IA apprennent à naviguer en utilisant le langage et la conscience spatiale.

Une nouvelle méthode améliore l'exécution des tâches des robots dans des environnements dynamiques comme les cuisines.

Les robots IA apprennent la navigation grâce à des vidéos d'intérieur dans le monde réel pour améliorer leurs déplacements.

Apprends comment les robots repèrent et gèrent les parties ouvrables avec des méthodes de détection avancées.

Découvre comment les espaces intelligents améliorent le confort, l’efficacité et la sécurité dans les maisons et les bureaux.

Une nouvelle méthode aide les robots à manipuler des objets complexes en utilisant des superpoints.

Découvrez comment les robots améliorent la performance des tâches avec la chaîne d'affordance.