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Des robots conscients d'eux-mêmes peuvent adapter leurs mouvements pour des interactions plus sûres.

Une nouvelle variante de premier ordre de MAML améliore l'efficacité dans les tâches de méta-apprentissage.

SteeredMarigold améliore les cartes de profondeur, aidant les robots à naviguer et interagir.

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La robotique aquacole améliore l'efficacité de l'élevage de poissons avec des robots sous-marins qui s'attaquent à des défis uniques.

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De nouvelles techniques améliorent les compétences des robots, passant des simulations aux tâches réelles.

Une nouvelle méthode améliore la coordination des agents en utilisant des règles d'interaction locales simples.

Les robots peuvent mieux s'adapter à leur environnement grâce à l'apprentissage émotionnel.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les robots se déplacent en toute sécurité dans des environnements animés.

SHIRE améliore la vitesse d'apprentissage des robots en intégrant l'intuition humaine avec l'apprentissage par renforcement.

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Un nouveau robot améliore la précision des biopsies de prostate guidées par IRM.

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Voici GRIN, un nouveau modèle pour l'estimation de profondeur avec des données éparses.

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Examen de l'efficacité du contrôle décentralisé dans des systèmes complexes.

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PLATO permet aux robots de comprendre le langage naturel pour mieux exécuter les tâches.

Des robots équipés de capteurs améliorent la cartographie de la qualité de l'eau pour les fermes aquacoles.

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Techniques pour estimer avec précision la masse et le mouvement dans les opérations spatiales.