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Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots en combinant des données visuelles et géométriques.

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.

Une nouvelle méthode améliore l'exploration des robots et l'atteinte des objectifs en utilisant la distance temporelle.

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.

Ce papier discute des méthodes pour que les robots prennent de meilleures décisions face à des coûts de ressources incertains.

Un aperçu de l'optimisation de la livraison des paquets de données dans les systèmes maillés sans fil.

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.

Cet article parle de l'utilisation des réseaux de neurones siamois pour le positionnement de robots mobiles.

Découvre les réseaux de neurones, leur structure et leurs applications dans différentes industries.

Une nouvelle méthode améliore la précision du SLAM en utilisant LiDAR, IMUs et des codeurs.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation semi-supervisée en se concentrant sur des pseudo-étiquettes fiables.

Unified-EGformer améliore la qualité des images dans des conditions d'éclairage variées.

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

Une nouvelle méthode améliore la précision de classification et l'adaptabilité grâce à la détection d'erreurs.

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

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de la mémoire dans la localisation par caméra sans sacrifier la précision.

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

L'IA améliore la reconnaissance d'objets en comprenant les propriétés des matériaux pour une meilleure prise de décision.

Une nouvelle méthode améliore la coopération des robots en cas de pannes inattendues.

Une nouvelle méthode pour un apprentissage par renforcement plus rapide grâce au partage de connaissances.

Un nouveau modèle pour une détection d'objets efficace dans des images haute résolution.

Une méthode pour développer des politiques résilientes pour les drones dans des environnements incertains.

Une nouvelle approche utilisant des hypergraphes améliore les prédictions des trajectoires des agents dans différents environnements.

Cette étude explore une nouvelle méthode pour optimiser plusieurs objectifs dans des systèmes auto-adaptatifs.

Un drone multirotor conçu pour atterrir en toute sécurité même en cas de panne des rotors, c'est un grand pas en avant.

Un aperçu de la méthode Enhanced Outlier Logit pour une meilleure reconnaissance des classes.

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

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision des agents linguistiques grâce à l'auto-réflexion.

Explore le rôle des Fonctions de Barrière de Contrôle dans le maintien de la sécurité dans divers systèmes.

Une nouvelle approche pour renforcer l'efficacité d'apprentissage en utilisant le momentum heavy-ball dans les méthodes acteur-critique.

Un nouveau système aide les dirigeables d'intérieur à naviguer de manière autonome en utilisant la localisation visuelle.

L'intégration d'ontologies améliore la planification dans des environnements incertains et complexes.

La transfert conscient améliore la sécurité et la performance dans les applications d'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore la vérification de la sécurité des réseaux de neurones dans des systèmes critiques.