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Une étude sur l'amélioration des systèmes de reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Les systèmes d'IA apprennent en explorant et en étant motivés, ce qui améliore leur performance dans les tâches.

Des recherches montrent comment des robots liés peuvent gérer efficacement des surfaces inégales.

Une nouvelle méthode pour apprendre des systèmes non linéaires stables en utilisant des approches basées sur des noyaux.

De nouvelles recherches améliorent les méthodes de chirurgie robotique pour plus de précision et de sécurité.

Un nouveau concept évalue l'utilité des caractéristiques d'image pour améliorer les tâches de vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode légère pour l'odométrie visuel-inertielle améliore les performances dans des environnements difficiles.

MGSO améliore la cartographie en temps réel et la localisation pour les robots en utilisant une technologie à caméra unique.

Un cadre innovant améliore l'interaction en temps réel entre les robots et les humains.

Un nouveau contrôleur s'adapte facilement à différents quadricoptères et conditions.

Le système RADER améliore l'apprentissage robotique grâce à des démonstrations sûres en réalité étendue.

Des recherches montrent comment les robots peuvent mieux naviguer en utilisant des plans de sol et des modèles de langage visuel.

Examiner comment les formes roulent sur les surfaces sans glisser et ce que ça implique.

Une méthode pour prédire les coups des adversaires dans les jeux de choix simultanés.

Un nouveau modèle pour la robotique améliore la vitesse et réduit les besoins en données.

Explorer des méthodes pour comprendre des systèmes complexes grâce à l'apprentissage collaboratif des agents.

Arena 4.0 améliore l'entraînement des robots avec des environnements réalistes et des fonctionnalités faciles à utiliser.

Explorer comment les KAN améliorent les solutions pour les défis de contrôle optimal dans différents domaines.

Un aperçu de comment la pertinence aide les robots à aider les humains efficacement.

Un nouveau cadre améliore la collaboration entre les humains et les robots.

Le dispositif SHULDRD améliore les tests dans les interactions humain-robot en toute sécurité.

Apprends comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances grâce à l'apprentissage continu.

Les robots peuvent maintenant répondre à des questions en utilisant la mémoire à long terme.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore les capacités de parkour des robots de manière sûre et efficace.

Les techniques d'IA améliorent la détection des points clés pour des interactions robotiques au top.

Les capteurs RainbowSight améliorent le toucher des robots grâce à un éclairage et un design innovants.

Les robots peuvent améliorer les interactions avec les humains en comprenant leurs comportements.

Les robots utilisent de nouvelles méthodes pour surveiller efficacement des zones dans plusieurs domaines.

Avec l'IA, on améliore le tri des déchets par les robots dans les rivières.

Les ingénieurs utilisent des fonctions de barrière de contrôle pour garantir la sécurité dans les technologies autonomes.

Une nouvelle méthode améliore les mouvements des robots et la qualité des produits en fabrication.

Cette recherche améliore les robots SAR en intégrant l'apport humain dans leurs processus d'apprentissage.

Un aperçu de la façon dont les agents interagissent au fil du temps dans des jeux dynamiques.

Examiner le rôle de la reproductibilité dans les algorithmes Qualité-Diversité pour des applis concrètes.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les mouvements humains sont appliqués aux robots.

Analyse de l'application de DBSCAN dans les systèmes neuromorphiques pour un traitement de données efficace.

Un nouveau cadre améliore la planification de l'IA en renforçant la compréhension visuelle et le raisonnement.

Cet article parle d'un cadre pour aider les robots à apprendre dans des conditions difficiles.

Des chercheurs améliorent les capacités des drones souples pour des tâches de saisie aérienne.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des aspirateurs intelligents et leurs capacités d'apprentissage.