Une nouvelle méthode améliore l'estimation d'état en robotique en rendant le traitement du bruit plus efficace.
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La science de pointe expliquée simplement
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Apprends à classer des objets en utilisant des images et des nuages de points 3D sans étiquettes.
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Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots avec des insights sur le comportement humain.
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Une nouvelle méthode de contrôle propose une approche réaliste pour améliorer la sécurité et l'efficacité des systèmes.
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Examiner pourquoi accorder des droits aux robots est problématique.
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Le modèle in2IN améliore les interactions humaines réalistes dans différents domaines.
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Une nouvelle méthode aide les robots à déterminer leur position en utilisant des grilles colorées.
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Un aperçu de la méthode du faisceau convexe riemannien pour les problèmes d'optimisation complexes.
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De nouveaux modèles améliorent la compréhension de la façon dont les mains interagissent avec les objets.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots suivent des objets dans des environnements complexes.
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L'apprentissage auto-supervisé améliore les performances des modèles avec moins de données étiquetées.
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De nouveaux designs pour les pinces robotiques permettent de mieux manipuler les objets.
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De nouvelles techniques visent à garantir la sécurité dans des systèmes de contrôle imprévisibles avec des données limitées.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des drones dans les opérations de recherche et de couverture.
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Une nouvelle approche améliore la comparaison des diagrammes de persistance pour l'analyse de données.
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Une méthode pour créer des mouvements humains dans des environnements 3D à partir de texte.
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Une nouvelle approche pour les joueurs dans des jeux partiellement observables à état continu en utilisant des stratégies en temps réel.
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Les robots peuvent apprendre des tâches en observant les humains, améliorant leur mémoire et leur performance avec le temps.
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FoundationGrasp améliore la prise des robots pour les tâches quotidiennes.
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Deux techniques innovantes améliorent le contrôle des dynamiques de groupe dans différents contextes.
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Techniques révolutionnaires pour un traitement d'image efficace en utilisant le transport optimal.
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Fuzzy SIT améliore la classification de scènes par les robots et s'adapte aux données bruitées.
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Les agents IA transforment la façon dont on aborde les tâches et les défis de manière efficace.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents RL grâce à des récompenses structurées.
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De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des futures images vidéo en utilisant des données passées et la profondeur.
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Cet article examine les motifs de mouvement d'une particule confinée influencée par des forces auto-générées.
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SLAIM améliore le suivi et la cartographie en temps réel grâce à des réseaux neuronaux avancés et des infos de profondeur.
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Un aperçu de la façon dont les robots naviguent dans des environnements en utilisant différentes technologies.
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Un nouveau cadre améliore la sécurité des robots et leur navigation dans des environnements inconnus.
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Apprendre des correspondances denses entre des formes sans alignement parfait.
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Stratégies pour un contrôle efficace des systèmes multi-robots dans des environnements incertains.
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Un guide sur les représentations de rotation et leur impact sur l'apprentissage automatique.
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Cet article présente une méthode pour améliorer les estimations d'incertitude dans les applications TinyML.
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De nouvelles méthodes améliorent la planification des tâches avec des prévisions d'interruption variées.
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Une méthode rapide pour créer des modèles 3D à partir de seulement six photos, idéale pour les véhicules.
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Une nouvelle approche pour améliorer le suivi multi-objets grâce aux données 3D.
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Une nouvelle approche améliore la manipulation d'objets par les robots en mesurant les marges d'énergie pour la robustesse.
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Apprends comment décomposer des tâches complexes aide les robots à naviguer efficacement.
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Le nouveau cadre GEASD améliore l'exploration dans des environnements avec des récompenses rares.
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