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LiteTrack bilancia velocità e precisione per il tracciamento degli oggetti in diverse applicazioni.

Esplorare come i trasformatori si adattano a prevedere risultati in sistemi sconosciuti.

Un nuovo metodo migliora la stima delle normali nelle nuvole di punti 3D.

Questo articolo parla di nuovi metodi nella pianificazione dei compiti di cucina robotica.

Presentiamo CRAMP, un metodo che migliora la navigazione degli agenti in ambienti affollati.

Esplorando come la memoria influisce sulla capacità dell'IA di imparare nel tempo.

Un nuovo metodo combina il linguaggio naturale con la pianificazione strutturata per robot mobili.

DFL-TORO migliora l'efficienza dell'apprendimento robotico usando le dimostrazioni umane.

Nuovo metodo permette ai robot quadrupedi di imparare movimenti dinamici in modo più efficace.

Automatizzare l'etichettatura di oggetti 3D mentre si valuta l'incertezza per migliorare l'apprendimento nell'IA.

Questo articolo parla di ottimizzazione distribuita auto-guarente per una resilienza di rete efficace.

Un nuovo metodo di filtraggio migliora la stima dello stato in condizioni di rumore difficili.

I robot possono imparare a svolgere compiti in modo efficiente da una sola dimostrazione umana usando nuove tecniche.

Nuovo framework migliora il lavoro di squadra dei robot attraverso comunicazioni decentralizzate.

Uno studio rivela intuizioni sulla percezione emotiva nei robot e nei loro equivalenti digitali.

Come le spiegazioni dei robot possono migliorare il lavoro di squadra e la risoluzione degli errori.

Questo studio si concentra sul migliorare le capacità di manipolazione dei robot usando il tatto e la vista.

Un nuovo metodo migliora il coordinamento tra droni e veicoli a terra per operazioni prolungate.

I robot possono adattarsi meglio a nuovi terreni prevedendo le preferenze degli operatori.

Un nuovo metodo per controllare particelle piccolissime usando vescicole modellate sembra promettente.

Grasp-Anything migliora il rilevamento delle prese dei robot con immagini diverse e descrizioni testuali.

Un nuovo metodo migliora come i robot stimano il loro stato usando modelli di rumore.

Le ricerche mostrano che l'IA può simulare come gli animali si muovono e ricordano i posti.

Questo articolo esamina come i materiali granulari si stabilizzano attraverso cicli ripetuti di taglio.

Il modello TBTNet migliora l'accuratezza della segmentazione few-shot con dati minimi.

Scopri come gli agenti collaborano per trovare soluzioni migliori in compiti complessi.

Un nuovo metodo migliora i modelli di movimento dei robot su vari tipi di superfici.

Un nuovo algoritmo migliora il consenso tra agenti in ambienti complessi.

Un metodo per migliorare la velocità di decisione nei sistemi di Controllo Predittivo del Modello.

Migliorare l'apprendimento continuo mantenendo la conoscenza usando dati web.

MOGAN migliora la comprensione dei robot nelle interazioni con più oggetti per una manipolazione migliore.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza del tatto per i robot usando dati simulati e reali.

Usare disegni per insegnare ai robot offre un nuovo approccio intuitivo.

Esplorando le capacità avanzate del VSLAM con telecamere RGB-D e marker fiduciali.

Meta-SELD migliora la localizzazione degli eventi sonori in ambienti diversi.

Nuovo metodo migliora la navigazione dei robot in ambienti complessi affrontando l'incertezza.

STARNet migliora l'affidabilità dei sensori dei robot per un'autonomia più sicura.

Nuovo metodo migliora la comprensione delle interazioni tra oggetti da parte dei robot in ambienti 3D.

Nuovi metodi di controllo migliorano l'adattabilità dei robot ai cambiamenti dell'ambiente.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei robot nelle attività grazie alla comprensione e al posizionamento degli oggetti.