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Explorer comment les systèmes peuvent profiter d'expériences partagées pour améliorer leur performance.

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Explorer L-NODEC pour une meilleure stabilité dans les stratégies de contrôle.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les systèmes multi-parties dans différents domaines.

Les matériaux actifs peuvent changer de comportement grâce à la communication, imitant des réponses comme si c'était vivant.

Les recherches mettent en avant l'impact de l'adaptabilité des muscles dans les robots biohybrides en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Les robots apprennent des tâches plus vite grâce à l'apprentissage par imitation en contexte.

Cette approche améliore l'efficacité et l'adaptabilité dans la planification en cas d'incertitude.

DeMoBot permet aux robots d'apprendre des tâches avec peu de démonstrations pour mieux manipuler des objets.

Une méthode pour améliorer la cartographie intérieure en utilisant le LiDAR 3D et les modèles BIM.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de pose 3D dans des environnements complexes.

Découvrez comment l'informatique neuromorphique imite l'apprentissage du cerveau pour une intelligence machine efficace.

Cette étude présente un nouveau modèle pour des poutres intelligentes utilisant des interactions non locales et des matériaux piézoélectriques.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots dans les environnements agricoles en utilisant la détection de boucles.

Une nouvelle méthode améliore la précision de vitesse pour les voitures de course autonomes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de jeux de données de qualité variée en RL hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la localisation des images de street-view en utilisant des données séquentielles.

MAPF-GPT propose une approche innovante pour résoudre les défis de cheminement multi-agents en utilisant l'apprentissage machine.

Nouveau jeu de données améliore les systèmes de vision pour les rovers et atterrisseurs lunaires.

Des recherches montrent que les robots peuvent améliorer l'apprentissage en utilisant des motifs de mouvement issus de tâches précédentes.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des robots dans des environnements incertains.

L'automatisation de la suturation améliore la précision chirurgicale et allège la charge des chirurgiens.

Les robots collaboratifs boostent la productivité dans l'industrie grâce à une gestion efficace des machines.

Un système pour tester des algos de planification de robots dans des environnements dynamiques.

Le matos et le logiciel améliorés de Pepper renforcent sa capacité à comprendre et à répondre aux gens.

Un nouveau jeu de données améliore la compréhension des environnements 3D pour différentes applications.

Les robots améliorent leur mobilité en apprenant à prédire les caractéristiques du terrain.

Une méthode auto-supervisée améliore la précision de l'estimation de pose pour des objets articulés en utilisant un minimum de données.

Spurfies permet de faire des modélisations 3D précises avec peu de données d'image.

Les robots peuvent maintenant déplacer des objets instables plus rapidement grâce à une rotation de plateau innovante.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté et la précision des nuages de points 3D.

Le modèle ResVG améliore la reconnaissance d'objets dans les images grâce à des détails et des relations améliorés.

Utiliser des réseaux de neurones profonds pour améliorer la détection de collisions dans les techniques de fabrication avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la sécurité des mouvements des robots humanoïdes.

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Découvrez comment les mouches à fruits retrouvent leur chemin dans le monde.

Guider le comportement général du système en pleine incertitude avec des techniques avancées.

Explorer l'apprentissage continu dans les réseaux de neurones grâce à l'ensemble tangent neural.

Un nouveau cadre aide les robots à planifier et à exécuter des tâches plus efficacement.