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De nouvelles techniques améliorent l'efficacité d'apprentissage dans des environnements multi-agents.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance des formes en 3D en utilisant des techniques d'apprentissage multi-modal.

Les robots apprennent à bosser ensemble comme des humains sur des tâches compliquées.

Une étude montre que les robots peuvent efficacement évaluer la santé mentale des enfants en utilisant des questionnaires établis.

Des chercheurs combinent l'optimisation de trajectoire et l'apprentissage par renforcement pour améliorer les robots à jambes.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les robots apprennent des visuels et du langage.

Explorer des méthodes de confidentialité différentielle dans l'apprentissage par renforcement pour protéger les données sensibles.

Explorer des techniques de contrôle sans modèle avec des canaux de communication limités.

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance des objets par les machines sous n'importe quel angle.

Des volumes de chirurgie robotique plus élevés mènent à de meilleurs résultats pour les patients et à des coûts réduits.

Ce document présente une nouvelle approche pour contrôler de grands groupes de systèmes.

Examiner les limites des modèles linguistiques pour générer des définitions de planification dans des contextes variés.

De nouvelles méthodes de contrôle améliorent la stabilité des robots d'équilibre sous-actionnés en utilisant des processus gaussiens.

Une étude révèle les avantages de former des robots avec des expériences de tâches variées.

La recherche explore des méthodes avancées pour comprendre la nage des poissons et améliorer la conception des robots aquatiques.

RoadRunner aide les robots à naviguer sur des terrains extérieurs difficiles en toute sécurité et efficacement.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des tâches de réassemblage en 2D et en 3D.

Cette étude examine comment reconstruire des points à partir d'informations de distance limitées.

MemoNav aide les robots à se repérer grâce à un système de mémoire unique.

Un nouveau modèle améliore la performance des agents dans les tâches d'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche pour améliorer l'estimation de la valeur d'action dans les agents d'apprentissage par renforcement.

Les robots améliorent leurs interactions grâce à un mélange de méthodes d'apprentissage.

Des chercheurs améliorent les opérations de drones pour des recherches et sauvetages efficaces.

Des recherches montrent que les méthodes de régularisation générales améliorent la performance des agents RL hors politique sur différentes tâches.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des intervenants en utilisant des données audio et visuelles.

Une nouvelle approche améliore les tests pour les modèles de grounding visuel en utilisant une analyse combinée de texte et d'image.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse d'apprentissage et la collaboration dans des environnements multi-agents.

Les robots apprennent à manipuler des objets en utilisant le toucher pour être plus adaptables.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'objets dans des environnements complexes pour les véhicules autonomes.

Cette méthode met l'accent sur les changements d'état pour une meilleure planification des tâches dans les vidéos.

De nouveaux ensembles de données améliorent les modèles d'estimation de profondeur pour différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de pose pour des objets jamais rencontrés auparavant.

DUFOMap propose une cartographie en temps réel efficace pour des environnements dynamiques.

De nouvelles méthodes automatisent la découverte des lois constitutives pour les matériaux hyperélastiques.

Une étude examine les stratégies de communication efficaces pour les robots qui cherchent de l'aide en milieu urbain.

Une nouvelle méthode améliore les tests des systèmes d'implication visuelle en se concentrant sur les relations entre les objets.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des systèmes complexes en utilisant des techniques basées sur les données.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents LLM en prenant en compte à la fois les succès et les échecs.

Ce papier présente un système pour partager des compétences entre différents robots.

NatSGD améliore la compréhension des robots grâce aux interactions naturelles de la parole et des gestes.