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Un cadre pour mieux comprendre comment les gens interagissent avec les robots en utilisant des simulations vidéo.

Une étude examine comment les environnements poreux influencent la performance de minuscules robots en forme de sphère.

Une nouvelle méthode améliore la génération de mouvements humains à partir de descriptions textuelles pour diverses applications.

MAPNet introduit de nouvelles stratégies pour améliorer la précision du suivi visuel.

Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots en combinant les contrôles de position et d'orientation.

Examen du rôle des fonctions de signal et des délais dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données de séries temporelles changeantes.

Un nouveau cadre améliore les tests de sécurité pour les Systèmes Cyber-Physiques, surtout les sUAS.

FAC améliore l'efficacité d'apprentissage dans l'apprentissage par renforcement grâce à une gestion d'expérience unique.

mmDiff améliore la précision de l'estimation de la pose humaine grâce à une technologie radar innovante.

Cette méthode améliore le suivi des solutions dans des systèmes d'équations qui changent.

Découvrez comment les modèles de langage améliorent l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA.

Utiliser la symétrie pour améliorer l'apprentissage et la performance des robots dans des tâches du monde réel.

Apprends comment les technologies avancées améliorent la fiabilité des bras robotiques.

Les robots apprennent à identifier les formes d'arène grâce à la communication locale et au travail d'équipe.

La recherche vise à améliorer l'interprétation des environnements 3D par les machines pour la sécurité.

MOTIP simplifie le suivi de plusieurs objets, améliorant l'efficacité et la précision.

Explore un système qui améliore l'efficacité des politiques dans différents domaines.

Une nouvelle approche permet aux robots en essaim d'échapper aux menaces en utilisant des comportements semblables à ceux des poissons.

Un aperçu des causes et de la détection des inexactitudes dans la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle approche améliore les stratégies de planification en utilisant des représentations graphiques et des méthodes d'apprentissage automatique traditionnelles.

Explorer la manipulation des courbes non-perforantes et leur importance dans divers domaines.

Cet article parle de comment les robots peuvent mieux comprendre les préférences humaines dans l'exécution des tâches.

Cette étude examine le rôle de la simulation dans le développement de politiques de contrôle pour les robots autonomes.

Une étude révèle le contrôle passif des fluides en utilisant des poutres flexibles dans des canaux.

Un aperçu des POMDP et de leur rôle dans la prise de décision avec des informations incomplètes.

Découvrez comment les DDPM améliorent le contrôle de retour pour les systèmes non linéaires.

Deux nouveaux algorithmes améliorent la perception des robots et garantissent leur sécurité dans divers environnements.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans des environnements variés en utilisant des données LiDAR.

L'utilisation de capteurs GelSight améliore considérablement la précision du placement des objets par les robots.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de mouvement dans les robots portables pour une meilleure assistance.

Un aperçu de comment les robots peuvent bosser ensemble pour cartographier les ressources spatiales.

Cette méthode montre des promesses pour des applications en robotique et en médecine.

La planification dynamique améliore la ciblage des tumeurs pendant la radiothérapie robotisée.

Une nouvelle approche pour estimer la profondeur à partir d'une seule image, en contournant les limites de l'appareil photo.

Explore les modèles qui imitent les processus cérébraux à travers des pics.

Apprends comment la localisation sonore identifie la source des sons en utilisant des techniques avancées.

Cette étude met en avant des méthodes de RL offline pour améliorer les agents VLN en utilisant des données sous-optimales.

Les robots apprennent des tâches complexes en imitant les actions humaines, ce qui booste leur adaptabilité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la localisation de la caméra tout en préservant la vie privée des utilisateurs.