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Un ensemble de données diversifié soutient la recherche sur la technologie radar 4D pour les systèmes autonomes.

Utiliser des données publiques pour améliorer la cartographie du point de vue des gens.

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SPCL améliore la stabilité de l'entraînement des modèles dans les environnements multi-tâches.

ScaleDepth améliore l'estimation de la profondeur en séparant l'échelle de la scène et la profondeur relative.

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Les agents d'apprentissage par renforcement apprennent à s'adapter et à réutiliser leurs connaissances pour de nouveaux défis.

De nouvelles fonctionnalités améliorent la précision de la segmentation LiDAR pour une conduite autonome plus sûre.

Nouveau système d'odométrie qui améliore la précision de la navigation des robots en utilisant des capteurs internes.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision en IA grâce aux relations de cause à effet.

Une nouvelle approche aide les robots à explorer des zones inconnues plus efficacement.

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Une nouvelle technique améliore la classification des scènes en utilisant des réseaux de neurones graphiques hybrides.

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Combiner le contrôle adaptatif avec l'apprentissage par méta améliore la performance du système en cas d'incertitude.

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Nouvelle architecture ViT améliore la précision tout en résistant aux menaces adversariales.

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PointNCBW propose un moyen fiable de vérifier la propriété des jeux de données de nuages de points.

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