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Apprends comment les POMDP aident à prendre des décisions dans des environnements incertains.

Une nouvelle technologie d'antenne améliore le suivi de la position pour les véhicules et les drones.

Une nouvelle méthode permet de créer des avatars humains et animaux personnalisables à partir de descriptions textuelles.

Explorer les contraintes de préjudice contrefactuel pour une prise de décision plus sûre dans l'IA.

Explorer les RNC et leur rôle dans le traitement du langage à travers des éléments d'identité.

Des chercheurs créent des scènes simulées pour améliorer l’entraînement des robots.

Les politiques de robots généralistes améliorent l'adaptabilité pour des tâches variées en robotique.

Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des caractéristiques d'images 2D.

Examen des cycles à zéro délai et des stratégies de coordination pour des systèmes distribués efficaces.

Combiner des modèles de flux énergétique et des réseaux de neurones pour de meilleures prévisions.

Un aperçu de l'importance de l'équivalence affine dans les courbes.

PLEIADES améliore l'apprentissage automatique pour un traitement rapide et efficace des données basées sur des événements.

De nouvelles approches améliorent les méthodes de prise de décision, réduisant la dépendance à la connaissance antérieure et améliorant l'exploration.

SOBER améliore l'efficacité pour trouver les paramètres optimaux pour des modèles complexes.

De nouvelles techniques améliorent la précision d'atterrissage des drones en utilisant des capteurs multimodaux et des algorithmes d'apprentissage.

Cet algorithme améliore la précision du positionnement de la caméra en utilisant des points et des lignes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des objets en mouvement en utilisant des sources de connaissances combinées.

Les robots apprennent des tâches rapidement à partir d'une seule démonstration humaine en utilisant de nouvelles techniques.

Un nouveau cadre pour les robots autonomes améliore la supervision humaine pendant l'exploration.

Explore comment les particules actives interagissent pour former des structures uniques.

Un aperçu du grésillement dans le contrôle et son impact sur l'efficacité du système.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la modélisation des systèmes non linéaires en s'attaquant aux incertitudes.

Découvrez comment l'apprentissage par Q exclusif pénalisé améliore l'apprentissage et la performance en RL hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des agents dans des environnements variés sans tâches spécifiques.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage dans les MDP à récompense moyenne à horizon infini.

Examen du système d'alignement d'Euler et ses implications pour la dynamique de groupe.

SDF-Sim simule de manière efficace des corps rigides dans des scènes complexes en utilisant des fonctions de distance signées.

AGILE utilise des mécanismes d'attention pour améliorer l'apprentissage continu et réduire l'oubli.

Un nouveau système améliore la précision du positionnement intérieur en utilisant des signaux lumineux et des capteurs.

Une étude sur la conception de robots inspirée par les tortues de mer améliore le mouvement sur différents terrains.

Le bouclier prédictif dynamique améliore la sécurité et l'efficacité dans l'apprentissage par renforcement.

Une méthode pour vérifier la sécurité des voitures autonomes et des drones en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche de la navigation des robots améliore les interactions humaines.

Une méthode qui montre comment les gens interagissent avec des objets de leur point de vue.

SEANet améliore l'isolement des intervenants en réduisant le bruit dans le traitement audio.

De nouvelles méthodes s'attaquent au défi de l'oubli catastrophique dans l'apprentissage de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à travailler en toute sécurité aux côtés des humains en temps réel.

Explorer comment les machines peuvent apprendre les unes des autres grâce à l'apprentissage continu distribué.

Ce travail explore le rôle des LLM dans l'amélioration de l'apprentissage par renforcement avec le façonnement des récompenses.

Nouvelle méthode qui combine Go-Explore avec des modèles avancés pour un meilleur apprentissage machine.