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Questo studio esplora come le macchine collegano le azioni ai loro risultati attraverso l'analisi video.

Scopri come le reti neurali migliorano l'efficienza del controllo predittivo del modello.

Uno sguardo alle vulnerabilità in LoRa a causa degli attacchi di jamming e possibili soluzioni.

I ricercatori propongono nuovi metodi per gestire sistemi imprevedibili usando tecniche basate sui dati.

Esplorare metodi per studiare curve sovrapposte in geometria e algebra.

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

Un nuovo metodo per migliorare il processo decisionale in ambienti multi-agente.

Scopri come i processi collettivi distribuiti migliorano il lavoro di squadra tra i dispositivi intelligenti.

La ricerca mette in evidenza il ruolo del deep learning nella navigazione dei robot morbidi.

Esplorando l'algoritmo DiSC-UCB per una selezione d'azione efficace in ambienti incerti.

Migliorare l'apprendimento dei robot tramite un metodo incentrato sul movimento degli oggetti.

Un nuovo metodo che usa la pressione dei piedi per valutare la postura del corpo e gli angoli delle articolazioni.

Lo strumento GUISS aiuta gli esploratori robotici sulle lune ghiacciate simulando le superfici.

Un nuovo sistema permette a umani e robot di lavorare insieme nei lavori di carteggiatura.

Un workshop mette in evidenza le sfide principali e le soluzioni nella ingegneria del software per la robotica.

Questo lavoro parla di strategie naturali e logiche probabilistiche per sistemi multi-agente.

Questo studio esamina come la stabilità della spalla influisce sulla forza e sul movimento del braccio.

Ecco un metodo che migliora l'apprendimento dei robot per compiti di presa e posizionamento.

Un nuovo framework migliora la segmentazione degli oggetti basata su descrizioni in linguaggio naturale.

Questo paper parla di come l'AI può imparare dalle interazioni linguistiche umane.

Un nuovo sistema automatizzato combina la visione e il tatto per rilevare i difetti in modo preciso.

Uno sguardo al potenziale e alle sfide del RL offline nella presa di decisioni.

Nuove strategie migliorano l'efficienza del design inverso in vari settori ingegneristici.

I robot possono lavorare meglio in team condividendo le loro abilità.

PlaceFormer migliora il riconoscimento visivo dei luoghi usando i vision transformer per una maggiore precisione.

Smac Planner permette una pianificazione del percorso efficace per robot mobili in diversi ambienti.

Scopri come gli agenti esplorano le reti senza scontrarsi in condizioni di visibilità limitata.

Tecniche per migliorare il machine learning in ambienti dinamici.

Un nuovo metodo genera dati 3D sulle interazioni umano-oggetto per l'IA.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i robot prevedono le azioni umane nei compiti collaborativi.

Un nuovo sistema migliora il modo in cui i robot raccolgono e apprendono dai dati del mondo reale.

Scopri come i telai mobili semplificano l'analisi delle equazioni in diversi ambiti.

S2TPVFormer migliora le previsioni integrando informazioni spaziali e temporali per una migliore comprensione della scena.

GExp permette ai robot di imparare e interagire con i loro ambienti in modo autonomo.

Esplorare la copertura dei robot per la sicurezza in ambienti pericolosi.

Un nuovo metodo riduce i calcoli inutili negli SSP, velocizzando il processo decisionale.

Un nuovo metodo per prevedere il comportamento degli agenti nonostante osservazioni incomplete.

Un nuovo framework migliora la capacità dei robot di eseguire compiti di manipolazione vari.

Esaminando le interazioni tra famiglie e robot per un design e supporto migliori.

Un nuovo framework migliora il riconoscimento delle azioni non supervisionato usando i dati dello scheletro.