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De nouvelles techniques permettent un réarrangement efficace des composants d'image, améliorant la créativité.

Explorer le mélange de la technologie et de l'art dans la modélisation humaine et l'estimation de pose.

Un système appelé TieBot aide les robots à apprendre à nouer des cravates en utilisant des simulations.

Présentation d'algorithmes pour équilibrer plusieurs objectifs dans des tâches d'optimisation.

Présentation d'une nouvelle méthode pour de meilleures solutions dans des tâches complexes en ingénierie et en robotique.

RoboUniView améliore la façon dont les robots apprennent des tâches à travers différentes configurations de caméras.

Un aperçu des meilleurs systèmes de suspension pour les rovers d'exploration de Mars.

Cet article examine les méthodes de contrôle de rétroaction pour une gestion efficace des liquides dans les réservoirs.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots grâce à un timing d'action flexible.

Un nouveau cadre pour aider les agents RL à s'adapter plus efficacement dans des environnements changeants.

SPITE améliore la planification de mouvement pour les robots dans des environnements changeants avec des mises à jour plus rapides.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité des inspections robotiques pour plein d'applications dans le monde réel.

SMPLOlympics propose des environnements simulés pour que les humanoïdes puissent s'affronter dans des sports façon olympique, améliorant l'apprentissage du mouvement.

Un regard sur l'impact de SAM non supervisé sur la segmentation d'image avec moins de travail manuel.

Nouveau système permettant aux robots de réorganiser des objets en utilisant des entrées visuelles et linguistiques.

Un nouveau modèle examine comment on ajuste notre façon de marcher.

Cet article parle de comment les méthodes analytiques améliorent les techniques d'identification des systèmes.

Explorer comment les agents équilibrent performance et coûts de ressources dans des environnements imprévisibles.

Une nouvelle méthode hybride améliore l'apprentissage automatique en ajustant les stratégies RL et de contrôle.

Un nouveau référentiel évalue l'efficacité des modèles de langage dans les applications robotiques.

OfCaM améliore la précision du suivi des mouvements humains grâce aux vidéos.

Une méthode permettant aux robots de s'adapter aux changements inattendus pendant les tâches.

Les robots apprennent à communiquer naturellement avec les humains grâce à des modèles de langage avancés.

Présentation d'une méthode pour que les robots naviguent en toute sécurité sans cartes détaillées.

Explorer la synergie entre la communication et la détection en utilisant des systèmes mmWave.

Une nouvelle méthode aide les agents à apprendre des experts même s'ils manquent d'infos.

Les GNNs énergétiques améliorent la communication et l'adaptation dans les systèmes multi-agents.

L'apprentissage par renforcement en boucle ouverte offre une nouvelle façon pour les agents de faire des choix.

Les voitures autonomes utilisent des systèmes basés sur des règles pour naviguer sur la route en toute sécurité et prendre des décisions.

Conception de contrôleurs efficaces pour des systèmes incertains en utilisant des techniques d'abstraction.

Les robots apprennent plus vite et mieux avec des récompenses rares et une approche de temps minimum.

Explore les caractéristiques et l'importance des points d'inflexion et des sommets dans les courbes planes.

Une nouvelle interface améliore le contrôle et la navigation des ROV dans des environnements sous-marins difficiles.

DeepMoveSORT améliore l'efficacité du suivi d'objets, surtout dans des scénarios de mouvement complexes.

LEQ améliore la performance sur des tâches à long terme en apprentissage par renforcement hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de saut des robots quadrupèdes sur différents terrains.

Les robots peuvent apprendre plus efficacement en utilisant leur propre forme dans la prise de décision.

ESGNN améliore la génération de graphes de scène à partir de nuages de points 3D en préservant la symétrie.

TADPoLe forme des agents en utilisant des récompenses basées sur le texte pour exécuter des tâches naturelles.

Les robots apprennent à déplacer des obstacles sur le sable en utilisant des techniques innovantes.