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Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décision dans des environnements multi-agents.

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La recherche met en avant le rôle du deep learning dans la navigation des robots souples.

Exploration de l'algorithme DiSC-UCB pour choisir des actions efficacement dans des environnements incertains.

Améliorer l'apprentissage des robots grâce à une méthode axée sur le mouvement des objets.

Une nouvelle méthode utilisant la pression du pied pour évaluer la posture du corps et les angles des articulations.

L'outil GUISS aide les explorateurs robotiques sur les lunes glacées en simulant des surfaces.

Un nouveau système permet aux humains et aux robots de bosser ensemble sur les travaux de ponçage.

Un atelier met en avant les défis clés et les solutions en ingénierie de logiciels robotiques.

Ce travail discute des stratégies naturelles et des logiques probabilistes pour les systèmes multi-agents.

Cette étude examine comment la stabilité de l'épaule influence la force et le mouvement du bras.

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Un nouveau cadre améliore la segmentation des objets en se basant sur des descriptions en langage naturel.

Ce papier parle de comment l'IA peut apprendre des interactions humaines en langage.

Un nouveau système automatisé combine la détection visuelle et tactile pour détecter les défauts avec précision.

Un aperçu du potentiel et des défis de l'apprentissage par renforcement offline dans la prise de décision.

De nouvelles stratégies améliorent l'efficacité de la conception inverse dans différents domaines de l'ingénierie.

Les robots peuvent mieux bosser en équipe en partageant leurs capacités.

PlaceFormer améliore la reconnaissance visuelle des lieux en utilisant des transformateurs de vision pour une meilleure précision.

Le planificateur Smac permet une planification de parcours efficace pour les robots mobiles dans différents environnements.

Apprends comment les agents explorent les réseaux sans se percuter avec une visibilité limitée.

Techniques pour améliorer l'apprentissage automatique dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode génère des données 3D sur les interactions humain-objet pour l'IA.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les robots prédisent les actions humaines dans les tâches collaboratives.

Un nouveau système améliore la façon dont les robots collectent et apprennent des données du monde réel.

Découvre comment les cadres mobiles simplifient l'analyse des équations dans différents domaines.

S2TPVFormer améliore les prédictions en intégrant des infos spatiales et temporelles pour mieux comprendre les scènes.

GExp permet aux robots d'apprendre et d'interagir avec leur environnement de manière autonome.

Explorer la couverture des robots pour la sécurité dans des environnements dangereux.

Une nouvelle méthode réduit les calculs inutiles dans les SSP, accélérant la prise de décision.

Une nouvelle méthode pour prévoir le comportement des agents malgré des observations incomplètes.

Un nouveau cadre améliore la capacité des robots à réaliser des tâches de manipulation variées.

Examiner les interactions entre les familles et les robots pour une meilleure conception et un meilleur soutien.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'actions non supervisée en utilisant des données de squelette.

Examiner l'impact du bruit des étiquettes sur les algorithmes de généralisation de domaine.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision en IA tout en garantissant la sécurité et l'efficacité.

Les puces neuromorphiques améliorent la prise de décision des robots, optimisant la vitesse et l'efficacité énergétique.

Deep Kernel Learning améliore les systèmes de contrôle, garantissant sécurité et fiabilité malgré la complexité.

Une nouvelle méthode améliore le Contrôle Prédictif de Modèle pour des décisions plus rapides.