De nouvelles approches en contrôle optimal s'attaquent à des systèmes complexes et des contraintes en utilisant des techniques innovantes.
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La science de pointe expliquée simplement
De nouvelles approches en contrôle optimal s'attaquent à des systèmes complexes et des contraintes en utilisant des techniques innovantes.
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Une nouvelle méthode réduit les besoins en données pour entraîner des robots avec des démonstrations visuelles.
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Un nouveau cadre intègre l'ajustement de faisceau avec PyTorch pour améliorer la modélisation 3D.
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WeHelp propose un soutien robotique pour améliorer les activités quotidiennes des utilisateurs de fauteuils roulants.
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Une nouvelle méthode aide les robots à interagir en toute sécurité avec les gens.
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Un aperçu de comment les robots naviguent les dangers pour accomplir leurs missions en toute sécurité.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la capture de données 3D pour diverses applications.
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Le mapping acoustique améliore la navigation des robots dans des environnements difficiles en utilisant le son.
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Une nouvelle méthode améliore les systèmes de repas robotisés pour les personnes en situation de handicap.
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Un cadre à faible coût permet aux robots d'apprendre des tâches en observant les humains.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots prédisent les futures scènes et les interactions entre objets.
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De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à manipuler des objets avec précision.
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Une nouvelle approche à double voie améliore la reconnaissance des objets pour les robots dans des environnements difficiles.
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De nouvelles méthodes améliorent la cartographie robotique des espaces intérieurs en utilisant des graphes facteurs et l'apprentissage automatique.
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Les quadrotors améliorent la sécurité et l'agilité dans des environnements complexes en utilisant des données de capteurs avancées.
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Cette étude se concentre sur la protection des quadricoptères contre les cyberattaques.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots en utilisant des données visuelles et tactiles.
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Une étude sur l'amélioration des systèmes de reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.
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Les systèmes d'IA apprennent en explorant et en étant motivés, ce qui améliore leur performance dans les tâches.
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Des recherches montrent comment des robots liés peuvent gérer efficacement des surfaces inégales.
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Une nouvelle méthode pour apprendre des systèmes non linéaires stables en utilisant des approches basées sur des noyaux.
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De nouvelles recherches améliorent les méthodes de chirurgie robotique pour plus de précision et de sécurité.
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Un nouveau concept évalue l'utilité des caractéristiques d'image pour améliorer les tâches de vision par ordinateur.
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Une nouvelle méthode légère pour l'odométrie visuel-inertielle améliore les performances dans des environnements difficiles.
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MGSO améliore la cartographie en temps réel et la localisation pour les robots en utilisant une technologie à caméra unique.
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Un cadre innovant améliore l'interaction en temps réel entre les robots et les humains.
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Un nouveau contrôleur s'adapte facilement à différents quadricoptères et conditions.
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Le système RADER améliore l'apprentissage robotique grâce à des démonstrations sûres en réalité étendue.
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Des recherches montrent comment les robots peuvent mieux naviguer en utilisant des plans de sol et des modèles de langage visuel.
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Examiner comment les formes roulent sur les surfaces sans glisser et ce que ça implique.
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Une méthode pour prédire les coups des adversaires dans les jeux de choix simultanés.
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Un nouveau modèle pour la robotique améliore la vitesse et réduit les besoins en données.
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Explorer des méthodes pour comprendre des systèmes complexes grâce à l'apprentissage collaboratif des agents.
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Arena 4.0 améliore l'entraînement des robots avec des environnements réalistes et des fonctionnalités faciles à utiliser.
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Explorer comment les KAN améliorent les solutions pour les défis de contrôle optimal dans différents domaines.
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Un aperçu de comment la pertinence aide les robots à aider les humains efficacement.
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Un nouveau cadre améliore la collaboration entre les humains et les robots.
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Le dispositif SHULDRD améliore les tests dans les interactions humain-robot en toute sécurité.
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Apprends comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances grâce à l'apprentissage continu.
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Les robots peuvent maintenant répondre à des questions en utilisant la mémoire à long terme.
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