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Gli aiuti alla saturazione della palestra migliorano i provatori nella dimostrazione automatica dei teoremi usando l'apprendimento per rinforzo.

La ricerca punta a migliorare la sicurezza dei cobot attraverso metodi di controllo innovativi.

I ricercatori sviluppano robot che imparano il ping pong attraverso dimostrazioni simili a quelle umane.

Esplorando migliorie nel Reinforcement Learning per una guida autonoma migliore.

Un nuovo metodo automatizza le funzioni di ricompensa dense usando grandi modelli di linguaggio.

Esplorare come i veicoli autonomi possono comunicare le loro azioni future per una guida più sicura.

Un nuovo approccio alla simulazione di folle migliora il realismo grazie a movimenti a risparmio energetico.

OmniDrones migliora la ricerca sul controllo dei droni grazie a simulazioni migliori e apprendimento per rinforzo.

Integrare l'apprendimento per rinforzo e la grammatica per migliorare i design delle macchine fotografiche.

Esplorando tecniche per rilevare e sfuggire al malware nella cybersecurity moderna.

LogGPT offre metodi migliori per rilevare anomalie nei dati di log.

Un nuovo metodo corregge le previsioni dell'apprendimento automatico nelle applicazioni ingegneristiche.

Un nuovo metodo per creare mappe di gioco che si allineano con le narrazioni.

GeoAgent migliora la precisione dell'analisi delle immagini adattando le dimensioni dei patch per la segmentazione.

Un nuovo framework per l'apprendimento per rinforzo si adatta a ambienti dinamici.

Questo articolo parla di come migliorare la comunicazione wireless attraverso il rinforzo gerarchico.

I ricercatori sviluppano un metodo basato sui dati per migliorare le abilità di camminata dei robot.

Raijū usa il machine learning per migliorare i processi post-sfruttamento nella cybersecurity.

Esplorare nuovi metodi per migliorare le capacità di camminata dei robot bipedi.

I ricercatori sviluppano un campionamento dei dati MRI più intelligente per immagini migliori e maggiore comfort per i pazienti.

RLLTE offre un framework flessibile per sviluppare e migliorare applicazioni di reinforcement learning.

Presentiamo un nuovo metodo per creare caratteristiche significative usando il reinforcement learning.

I modelli di coerenza migliorano l'efficienza nella presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo combina modelli linguistici con l'apprendimento rinforzato per l'addestramento dell'IA.

Nuovi metodi aiutano gli agricoltori a ottimizzare la gestione dei fertilizzanti in mezzo alla variabilità climatica.

Le tecniche di deep learning migliorano il monitoraggio e l'ottimizzazione nei sistemi di energia elettrica.

Nuovi metodi mirano al comportamento degli agenti tramite attacchi durante l'addestramento.

MOTO migliora l'apprendimento dei robot unendo l'allenamento offline con il perfezionamento online.

Nuovo metodo permette agli agenti di imparare insieme mentre gestiscono influenze inaffidabili.

Utilizzando il deep reinforcement learning per migliorare l'efficienza delle consegne dei camion.

Uno sguardo a come la fisica può migliorare i metodi di apprendimento per rinforzo.

I robot stanno imparando a maneggiare gli oggetti più come gli esseri umani, aumentando la loro utilità in vari settori.

Un nuovo algoritmo di co-scheduling migliora la gestione delle risorse nei sistemi di calcolo ad alte prestazioni.

L'apprendimento multitask permette alle macchine di migliorare le performance condividendo conoscenze tra compiti.

Sviluppare agenti che imitano gli organismi viventi usando principi di omeostasi.

Questo articolo presenta un nuovo approccio per riordinare i provettoni usando la robotica.

Un nuovo modo per migliorare i modelli da testo a immagine affrontando i pregiudizi e la creatività.

Un nuovo approccio migliora i modelli NLP contro attacchi avversariali tramite parafrasi mirate.

Un nuovo metodo per addestrare agenti RL usando trigger nascosti in ambienti complessi.

Questo studio esamina la sincronizzazione economica dei controller SDN per le esigenze di AR e VR.