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Un nuovo metodo migliora la valutazione dei modelli di apprendimento rinforzato con politiche deterministiche.

I robot imparano le proprietà fisiche degli oggetti maneggiandoli per migliorare il riconoscimento.

Esplorare come i robot possono capire e spiegare meglio le conversazioni con le persone.

SDPRLayer migliora l'apprendimento dei robot attraverso metodi di ottimizzazione efficaci.

CCIL offre un nuovo approccio per migliorare l'apprendimento dei robot tramite etichette correttive.

BRMData fornisce dati fondamentali per i robot che svolgono compiti domestici usando entrambe le mani.

Un nuovo metodo migliora la collaborazione tra robot nell'esplorazione di labirinti.

Un nuovo framework migliora le capacità dei modelli più piccoli nella programmazione dei robot.

Un nuovo metodo permette agli agenti di seguire le regole di sicurezza in linguaggio semplice.

LAGMA migliora la cooperazione tra più agenti e l'efficienza dell'apprendimento tramite la guida agli obiettivi.

Un nuovo sistema che migliora l'efficienza dell'apprendimento dei robot usando feedback video e linguaggio.

Impara a identificare i sistemi lineari che cambiano comportamento in base ai dati.

Esaminando il ruolo degli agenti LLM nella risoluzione di problemi nel mondo reale.

Un nuovo metodo chiamato ADEPT migliora l'apprendimento per rinforzo offline tramite modelli adattivi.

Un nuovo metodo migliora il 3D modeling partendo da immagini 2D.

Un nuovo sistema migliora le interazioni tra robot filtrando il discorso sovrapposto.

Un nuovo metodo per migliorare il seguire le istruzioni delle immagini nei modelli multimodali.

La ricerca si concentra sulle interfacce cervello-computer per ripristinare il senso del tatto per le persone con tetraplegia.

La ricerca mostra che gli agenti non umanoidi possono analizzare la danza umana e creare movimenti in sincronia con la musica.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dagli ambienti nei sistemi di rinforzo visivo.

Nuovo metodo migliora la coerenza della segmentazione delle immagini 3D tra diverse angolazioni.

LInK unisce il machine learning con metodi tradizionali per migliorare in modo significativo il design dei meccanismi.

Un nuovo metodo per gli agenti per ottimizzare le prestazioni mentre si assicurano che i vincoli siano rispettati.

Questo sistema aiuta le persone non vedenti a fare la spesa in modo più indipendente usando un bastone robotico.

Questo articolo esplora come i vermi tondi adattano il loro movimento in diversi ambienti.

MG-SLAM offre un tracciamento e una mappatura migliori per ambienti interni utilizzando segmenti di linea e superfici strutturate.

Un nuovo framework sfrutta le Reward Machines per migliorare le prestazioni del RL sotto incertezza.

Questo articolo parla di un metodo semplificato per il controllo ottimale usando informazioni sullo stato.

Migliorare la qualità dei campioni nell'apprendimento automatico attraverso metodi innovativi.

La ricerca punta a migliorare l'efficienza nella ricerca di percorsi usando funzioni euristiche adattabili.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del sistema usando approcci basati sui dati.

Introducendo un algoritmo efficace che sfrutta le politiche esistenti per migliorare i risultati dell'apprendimento.

Uno sguardo all'apprendimento per rinforzo basato su modelli gerarchici e al suo promettente framework.

Un nuovo framework migliora l'adattabilità dei modelli a dati imprevisti nella visione artificiale.

Questo articolo presenta un approccio innovativo per sistemare case disordinate.

Teledrive permette ai caregiver di assistere i pazienti da remoto usando tecnologia robotica avanzata.

E-Net migliora l'efficienza e la precisione delle stime normali per i modelli 3D.

Uno studio sui metodi di controllo efficaci per telescopi spaziali avanzati come LUVOIR.

Un nuovo metodo aiuta le macchine ad imparare compiti complessi in modo sicuro usando video.

Usare supermartingale per garantire la sicurezza e l'efficienza dei sistemi stocastici.