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Un nuovo framework per migliorare la sicurezza e le prestazioni nei sistemi robotici ibridi.

Nuovo metodo migliora la sicurezza e l'efficienza dei robot in ambienti dinamici.

Nuovo metodo migliora la pianificazione dei percorsi per la raccolta dati in robotica e intelligenza artificiale.

Scopri come CBS-TA-PTC migliora l'assegnazione dei compiti e la ricerca dei percorsi.

Uno sguardo a come le rappresentazioni delle NN imitano il processamento della memoria umana.

Un nuovo approccio aiuta l'IA a misurare l'incertezza e migliorare la precisione nelle decisioni.

Nuovi metodi migliorano i modelli di machine learning per i dati 3D.

Migliorare il modo in cui identifichiamo le fonti sonore usando dati audio-visivi.

Un nuovo metodo permette di imparare in fretta da dimostrazioni singole in situazioni instabili.

Un nuovo approccio migliora l'analisi dei sistemi incerti come robot e auto a guida autonoma.

Un nuovo approccio aiuta le macchine a imparare e interpretare i concetti visivi in modo efficace.

Nuovi metodi combinano le intuizioni degli esperti con le esperienze degli studenti per migliorare l'efficienza.

Introducendo l'Adaptive Safe Reinforcement Learning per migliorare la sicurezza nei sistemi robotici.

Questo studio esamina un nuovo metodo per il matching delle immagini focalizzato su regioni testurizzate.

TransformLoc migliora la localizzazione degli sciami di MAV unendo robot volanti avanzati e di base.

La ricerca studia come modelli semplici mostrano comportamenti complessi e agenzia.

Una nuova tecnica permette di muovere oggetti in ambienti caotici usando onde sonore.

Un nuovo metodo migliora la sincronizzazione in oscillatori debolmente accoppiati per varie applicazioni.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale nei sistemi di agenti collaborativi.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni nell'apprendimento delle politiche offline.

Un metodo per gli agenti di ottimizzare le soluzioni senza coordinamento centrale.

Questo studio esamina i modelli di adattamento motorio nell'allenamento alla deambulazione per robot.

La ricerca rivela complessità nel design e nei metodi di controllo dei robot morbidi.

Un nuovo sistema combina sensori per migliorare la navigazione e l'affidabilità dei robot.

Esaminando i bias di stima e il loro impatto sulle tecniche di apprendimento per rinforzo.

GPSINDy migliora la modellazione dei sistemi dinamici nonostante i dati rumorosi.

Un nuovo approccio alla segmentazione delle immagini migliora il riconoscimento degli oggetti in diversi settori.

Usando l'RL, l'assimilazione dei dati migliora la precisione delle previsioni in ambienti caotici.

Uno sguardo ai rischi associati agli agenti linguistici e ai loro framework.

Questo studio si concentra sul miglioramento dei metodi di apprendimento continuo in compiti semantici 3D.

Nuovi metodi di filtraggio migliorano il tracciamento degli oggetti per diverse applicazioni.

Esaminando i pericoli di integrare i modelli linguistici nei sistemi robotici.

Il nuovo approccio di controllo predittivo modello migliora la sicurezza nei sistemi robotici.

Questo articolo parla di come DPETS migliora la stabilità e il controllo nell'apprendimento per rinforzo.

I ricercatori trovano modi per proteggere i dati sensibili in ambienti con agenti cooperativi.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei robot dai dati simulati per situazioni reali.

Scopri come SMPC bilancia sicurezza e prestazioni in sistemi incerti.

Uno studio esplora l'assistenza robotica per le persone con disabilità visive.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per sintonizzare in modo efficiente i sistemi di controllo robotici.

Questo studio rivela come i LLM migliorano l'efficienza della pianificazione e i tassi di successo.