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Une nouvelle méthode améliore la conversion des réseaux de neurones en réseaux de neurones à impulsions.

Présentation de NVF, une méthode innovante pour créer des surfaces 3D à partir de points de données.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches complexes plus vite en utilisant leurs expériences passées.

Coordination efficace des drones et des véhicules terrestres pour une meilleure couverture de la zone.

Les robots peuvent maintenant naviguer sur des terrains accidentés plus efficacement grâce à la méthode STEP.

Explorer le rôle des modèles de fondation dans l'amélioration des systèmes de prise de décision.

Des chercheurs améliorent la prise de décision des machines tout en garantissant la sécurité dans des environnements réels.

Une nouvelle méthode pour des stratégies de contrôle efficaces utilisant des polynômes.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots en utilisant des instructions en langage naturel.

Les Modèles d'Espaces d'États Structurés améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à une gestion efficace de la mémoire.

Une nouvelle méthode pour gérer les problèmes de contrôle avec des infos de coût qui évoluent.

Une nouvelle approche améliore les algorithmes Qualité-Diversité pour de meilleures performances et plus de diversité dans les solutions.

Les robots peuvent maintenant localiser et naviguer vers des signaux sans fil de manière efficace.

Recherche de nouvelles méthodes pour améliorer la marche bipède des robots humanoïdes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des robots pour saisir des aiguilles pendant les opérations.

Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique aide les bras robotiques à calibrer l'espace avec précision.

CPE-CLIP améliore l'apprentissage incrémental de classe avec peu d'exemples grâce à des mises à jour de paramètres efficaces.

Utiliser des gestes améliore les interactions avec les robots pour une meilleure exécution des tâches.

Une nouvelle méthode simplifie la traduction des commandes des robots avec moins d'intervention humaine.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de caractéristiques pour les robots en utilisant des données visuelles.

Les robots humanoïdes s'améliorent à pousser des objets lourds grâce à des stratégies de mouvement plus raffinées.

Le système Avatar de l'équipe Northeastern rend l'interaction à distance plus intuitive et efficace.

Les chercheurs utilisent l'entraînement des robots pour naviguer dans des défis de parcours de billes grâce à des stratégies innovantes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots pour mieux naviguer dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des experts pour améliorer leur performance dans les tâches.

CROSSFIRE utilise des champs de radiance neurale pour positionner la caméra avec précision dans différents environnements.

Une nouvelle méthode pour une navigation sécurisée des drones dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision du positionnement GNSS en utilisant des techniques de suivi avancées.

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Une nouvelle technique améliore la vitesse des CNN pour le traitement des données des caméras événementielles.

Les ingénieurs utilisent des modèles pour améliorer la fiabilité des robots autonomes.

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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets en vision par ordinateur.

Améliorer le fine-tuning des agents RL grâce à une technique de calibration pour de meilleures performances.

Méthode simplifiée pour créer des bases de données VPR intérieures efficaces en utilisant des images RGBD.