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ABTrack améliore la vitesse et l'efficacité du suivi visuel sur différents appareils.

Une nouvelle technique améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones grâce à des ajustements géométriques.

Un guide pour détecter les problèmes de satellite lors des missions lunaires et martiennes.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles d'apprentissage machine dans des situations dynamiques.

Une nouvelle méthode pour apprendre aux machines grâce à des vidéos malgré les différences visuelles.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des drones en utilisant des fonctions d'estimation résilientes et des fonctions de barrière de contrôle.

La prédiction de chevauchement visuel améliore la précision et l'efficacité de la recherche d'images dans des environnements complexes.

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Les robots coopèrent en utilisant juste des infos visuelles, ce qui améliore leur mouvement et leur coordination.

Une nouvelle approche améliore la prise de décisions dans des environnements dynamiques en utilisant l'apprentissage par renforcement en temps continu.

Une nouvelle méthode aide à identifier rapidement les points faibles des modèles d'apprentissage profond.

Présentation de méthodes pour une prise de décision plus sûre dans des environnements d'apprentissage par renforcement.

Une étude révèle des méthodes pour une recherche efficace de cibles par des agents mobiles dans des zones circulaires.

TADPoLe forme des agents en utilisant des récompenses basées sur le texte pour exécuter des tâches naturelles.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des modèles à travers différents types de données.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des petits objets en vision par ordinateur.

Améliorer les ensembles de prédiction quand les conditions de données changent sans avoir besoin d'étiquettes.

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BlackVIP permet une utilisation efficace des modèles d'IA sans accéder à leurs entrailles.

Grad-CAPS améliore la fluidité des actions dans l'apprentissage par renforcement pour la robotique et les systèmes autonomes.

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Un nouvel algorithme de fusion améliore considérablement la précision de la segmentation d'instances 3D.

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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.

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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.