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Comprendre le mouvement humain est crucial pour le travail d'équipe des robots.

Les chercheurs s'attaquent à l'hallucination d'objets dans l'IA pour améliorer la précision et la fiabilité.

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Apprends comment le fait de séparer les types d'incertitude aide à prendre des décisions en apprentissage machine.

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Le dataset TH OR-MAGNI Act améliore les prédictions des robots sur les mouvements humains.

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Des chercheurs apprennent aux robots à exprimer des émotions comme les humains.

Des assistants robotiques transforment l'inspection de tuyaux étroits grâce à une technologie avancée.

Explore comment les agents apprennent à prendre des décisions grâce à l'apprentissage par renforcement.

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Un nouveau système simplifie le contrôle des robots, améliorant la sécurité et la facilité pour tous les utilisateurs.

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InCA aide les modèles à apprendre de nouvelles tâches sans oublier les anciennes.

Apprends comment les systèmes linéaires à temps variable s'adaptent au fil du temps dans différentes applications.

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Les drones changent la donne pour les recherches et les sauvetages grâce à la technologie de détection d'objets intelligents.

Découvrez comment Tree-of-Code aide les machines à résoudre des problèmes complexes efficacement.

Un nouveau type de mémoire améliore l'apprentissage et la prise de décision de l'IA.

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Un nouveau modèle aide les robots à mixer vision et action pour de meilleures compétences de manipulation.

Les avancées en reconnaissance de texte transforment notre façon d'interagir avec la technologie.

Des mains robotiques simples deviennent plus intelligentes grâce aux vibrations pour une précision améliorée.

De nouvelles méthodes en apprentissage par renforcement méta hors ligne améliorent l'adaptabilité des machines.

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De petits robots s'associent pour détecter les dommages structurels de manière efficace et sécurisée.

Spike2Former transforme les réseaux de neurones à pics pour une meilleure segmentation d'images.

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Les robots de service brillent au concours euROBIN avec Tiago++ qui montre des compétences impressionnantes.