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Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots autour des obstacles tout en garantissant la sécurité.

Les détecteurs de neutrinos offrent de nouvelles méthodes pour surveiller la sécurité et les opérations des petits réacteurs modulaires.

Cette étude présente une méthode pour surveiller les réacteurs nucléaires en utilisant la détection des antineutrinos.

Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage profond pour prédire avec précision le mouvement humain.

Un cadre utilisant un masquage aléatoire améliore la prédiction des mouvements des véhicules et des piétons.

La recherche vise à améliorer la sécurité des cobots grâce à des méthodes de contrôle innovantes.

Le jeu de données sur le stationnement et les piétons améliore la sécurité des voitures autonomes en se concentrant sur la détection des piétons.

Une méthode pour classifier efficacement les panneaux de signalisation dans la conduite autonome.

Une nouvelle méthode d'entraînement aide les robots à se déplacer en toute sécurité dans des zones dangereuses.

Des chercheurs créent des robots pour aider les gens à évacuer pendant les crises.

Cette étude montre comment le coaching par IA peut améliorer les compétences de conduite et la sécurité.

FISOR améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement hors ligne grâce à des contraintes strictes et des méthodes d'apprentissage uniques.

Des chercheurs examinent la technologie de détection audio pour améliorer la détection des piétons en milieu urbain.

Un aperçu de comment les simulations de capteurs améliorent la sécurité dans la conduite autonome.

Explorer les mesures de sécurité dans le contrôle adaptatif en utilisant des fonctions de barrière de contrôle.

Une nouvelle méthode combine apprentissage et sécurité pour un contrôle de robot plus intelligent.

Les avancées en IA se concentrent sur l'évaluation de l'incertitude dans la détection d'objets par des robots.

Examiner les dangers d'intégrer des modèles de langue dans des systèmes robotiques.

La recherche se concentre sur des filtres de sécurité fluides pour améliorer la performance des véhicules autonomes.

Améliorer la sécurité des machines grâce à de meilleurs contrats de perception et des approches basées sur l'apprentissage.

Voici PREDILECT, une méthode pour une interaction efficace entre humains et robots.

Les modèles du monde aident les voitures autonomes à prédire les événements sur la route pour la sécurité.

Une étude sur des méthodes de portée efficaces pour les systèmes autonomes.

Une nouvelle méthode pour aider les robots à naviguer en toute sécurité malgré les incertitudes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les objets en mouvement dans la conduite autonome.

Deux nouveaux algorithmes améliorent la perception des robots et garantissent leur sécurité dans divers environnements.

AIDE simplifie la gestion des données pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de mouvement pour les véhicules autonomes, en se concentrant sur la sécurité et l'incertitude.

Cet article présente une nouvelle méthode pour détecter des objets inconnus dans différents environnements.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en mesurant la confiance dans les décisions des véhicules autonomes.

Résoudre les problèmes de communication pour un peloton de véhicules plus sûr et plus efficace.

Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer en toute sécurité dans des environnements compliqués.

Une méthode pour vérifier la sécurité des voitures autonomes et des drones en utilisant des réseaux de neurones.

Les simulations jouent un rôle essentiel dans l'évaluation de la sécurité des véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode combine des modèles de langage et des graphes de connaissances pour améliorer la sécurité des robots.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision de la détection 3D dans des environnements changeants.

Cette étude explore de nouvelles méthodes pour détecter les piétons par mauvais temps.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles entraînés de manière adversariale.

Améliorer la sécurité des modèles de machine learning avec des techniques de protection avancées.

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