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Une nouvelle méthode améliore l'analyse du mouvement des objets dans des environnements difficiles.

Les robots améliorent la sécurité en surveillant les travailleurs et leur équipement en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images 3D en utilisant une profondeur métrique dense.

Une nouvelle méthode génère des modèles humains 3D réalistes à partir d'images uniques en utilisant des techniques vidéo avancées.

Un nouvel algorithme améliore la prise de décision dans des environnements complexes en utilisant des données historiques.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage hors ligne pour les processus de décision réguliers dans des environnements complexes.

Une nouvelle approche pour stabiliser des systèmes complexes avec des dynamiques inconnues.

Explorer le rôle de l'IA dans l'amélioration de l'efficacité et de la précision chirurgicales.

De nouveaux actionneurs nanorobotiques utilisent des matériaux 2D pour des mouvements et des fonctions précis.

Combiner le clonage comportemental et le PPO améliore la planification des trajectoires pour les voitures autonomes.

Cet article parle de l'utilisation du son pour aider les robots à détecter des obstacles.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des mouvements de main dans les vidéos pour les robots et la réalité virtuelle.

Une étude révèle le rôle des données vocales dans la reconnaissance des émotions chez les hispanophones.

Un nouveau modèle améliore la capacité de l'IA à apprendre sans oublier.

Plane2Depth améliore l'estimation de profondeur dans des scènes complexes, en s'attaquant aux problèmes de faible texture.

Cette recherche améliore l'estimation de la profondeur chez les robots en utilisant l'apprentissage par méta pour de meilleures performances dans des environnements variés.

Une approche décentralisée pour une coordination efficace entre plusieurs robots en utilisant des graphes de tâches.

Un aperçu de comment la logique floue aide la navigation des robots à l'intérieur.

Une nouvelle méthode aide les robots à transporter des objets aux formes bizarres de manière efficace.

Un nouveau système améliore le contrôle partagé entre les humains et l'IA pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique privilégie la sécurité dans les systèmes autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction de surface à partir d'images rares, garantissant des détails et de l'efficacité.

Nouvelle plate-forme améliore le contrôle et la performance des robots doux grâce à l'apprentissage automatique.

Découvre le rôle de QuAK dans l'évaluation de la performance et de la sécurité des systèmes.

Nouveau jeu de données améliore le suivi de plusieurs objets dans des conditions vidéo difficiles.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de processus gaussiens pour des prédictions plus rapides avec des données en temps réel.

Une nouvelle façon de créer des arbres de décision pour des systèmes complexes sans connaissances préalables.

L'étude des particules qui courent et roulent révèle un mouvement complexe influencé par l'environnement.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des agents à apprendre de leurs erreurs dans des environnements virtuels.

Analyser comment les motifs de surface influencent le frottement dans les matériaux lubrifiés.

Découvrez comment les structures d'origami bistables transforment le design et les applications en ingénierie.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage par renforcement et la sécurité pour améliorer les tâches des robots.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des robots humanoïdes avec des actions rapides et précises.

Un aperçu de la façon dont l'informatique de réservoir gère plusieurs tâches et ses défis.

HiSC4D capture le mouvement humain avec des capteurs portables pour une meilleure analyse des interactions.

Un aperçu des méthodes de contrôle prédictif et de leurs avantages dans les systèmes modernes.

Une nouvelle métrique améliore l'évaluation des modèles d'estimation de profondeur pour une conduite plus sûre.

Des chercheurs développent des stratégies de contrôle prédictif pour des systèmes non linéaires grâce à des techniques de transformée de signature.

HOGraspNet fournit des données précieuses pour étudier les interactions main-objet en robotique et vision par ordinateur.