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Un approccio nuovo per rendere gli assistenti digitali più intelligenti grazie a un apprendimento continuo.

Esplora come l'IA sta trasformando le pratiche e i ruoli nell'ingegneria del software.

Nuovo metodo migliora la presa dei robot imparando dai successi passati.

ROSfs trasforma la condivisione dei dati tra robot per migliorare il lavoro di squadra.

Un nuovo approccio che usa l'energia per l'apprendimento automatico e la presa di decisioni.

WeShap migliora la qualità delle etichette dei dati per i modelli di machine learning.

L'AI semplifica la creazione di diagrammi delle classi, aumentando l'efficienza e la precisione nel design software.

Un nuovo metodo unisce feedback umano e machine learning per un monitoraggio efficace della qualità dei dati.

DIPPER ottimizza l'apprendimento dei robot tramite il feedback umano, migliorando le prestazioni nei compiti.

Usare il machine learning per migliorare il accoppiamento della luce laser nelle fibre ottiche.

Esaminare chi è responsabile per i risultati influenzati dagli algoritmi nelle decisioni.

LLM-A* unisce algoritmi tradizionali con modelli linguistici per una pianificazione del percorso più efficiente.

I ricercatori sviluppano nuovi metodi per addestrare i robot in sicurezza in ambienti rischiosi.

Un nuovo metodo aiuta i robot a decidere quando fermarsi a esplorare spazi interni.

I robot stanno migliorando la loro capacità di adattarsi ai compiti in vari ambienti.

Un nuovo modo per creare API dalle specifiche AAS in modo efficiente.

DuMapNet semplifica la generazione di mappe a livello di corsia, migliorando le applicazioni per il trasporto.

Un nuovo approccio per ottimizzare i sistemi usando la Logica Temporale dei Segnali.

Un nuovo metodo aiuta i robot a trasportare oggetti insieme.

Scopri come i robot gestiscono l'orientamento in ambienti 3D che cambiano.

Un nuovo approccio aiuta i robot ad adattarsi rapidamente a compiti sconosciuti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento dei robot grazie a una migliore interazione con gli esseri umani.

Questa ricerca si concentra sull'uso di agenti basati su LLM per una migliore manutenzione del software.

AUTOPRIV semplifica la privacy dei dati per gli utenti senza competenze tecniche.

I robot imparano nuove cose più in fretta usando le abilità che hanno già dai loro vissuti.

Un nuovo metodo per selezionare esempi di dati migliora l'efficienza dell'apprendimento automatico.

I robot devono comunicare in modo efficace per i compiti, rendendo la visibilità reciproca essenziale.

Un sistema di controllo decentralizzato migliora il lavoro di squadra dei robot bipedi su terreni accidentati.

Alchemist automatizza l'etichettatura dei dati, migliorando l'efficienza e riducendo i costi.

Presentiamo CLOi-Mapper, una soluzione SLAM flessibile per robot commerciali.

Un metodo per migliorare l'efficienza del sistema senza conoscere i dettagli.

RoboUniView migliora il modo in cui i robot imparano i compiti attraverso diverse configurazioni di telecamera.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento robotico grazie a tempistiche d'azione flessibili.

SPITE migliora la pianificazione del movimento per i robot in ambienti in cambiamento con aggiornamenti più veloci.

Un nuovo algoritmo migliora lo scambio di dati tra veicoli garantendo la privacy.

Nuovo set di dati migliora il modo in cui i modelli convertono le pagine web in codice HTML.

Uno sguardo all'impatto di SAM non supervisionato sulla segmentazione delle immagini con meno lavoro manuale.

Scopri come i sistemi multi-agente migliorano l'automazione dei compiti e la risoluzione dei problemi.

Un nuovo sistema consente ai robot di riordinare oggetti utilizzando input visivi e linguistici.

Una revisione del ruolo dell'apprendimento automatico nel migliorare i processi di integrazione continua.