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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei luoghi in un campo visivo limitato del LiDAR.

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Diff-PCC migliora l'efficienza e la qualità della compressione delle nuvole di punti usando modelli di diffusione.

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Un nuovo metodo migliora come gli agenti prevedono le ricompense future e spiegano le decisioni.

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Nuovi microattuatori sfruttano la combustione interna per movimenti rapidi e potenti.

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Nuovo metodo di mappatura ibrido migliora la velocità e la precisione per i robot.

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Nuovo metodo migliora gli algoritmi MAPF per risultati di ricerca migliori.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei dati per i robot umanoidi, aumentando le loro prestazioni.

La Transferenza Cautelosa-Aware migliora la sicurezza e le prestazioni nelle applicazioni di apprendimento per rinforzo.

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Nuovi metodi migliorano la modellazione 3D degli ambienti interni tramite campi vettoriali.

SYMPOL collega chiarezza e efficacia nelle decisioni nel reinforcement learning.

Nuove strategie per una coordinazione efficace in reti multi-agente usando protocolli di consenso.

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Nuovo metodo migliora la sicurezza delle auto autonome usando una sola telecamera RGB-D.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti in ambienti 3D.

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Un nuovo framework affronta le sfide dell'apprendimento multi-task con immagini a 360 gradi.

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CusADi migliora il controllo robotico sfruttando le capacità della GPU per calcoli più rapidi.

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Le strutture serpentine offrono flessibilità e stabilità per applicazioni innovative nella tecnologia.

I robot migliorano le abilità di localizzazione degli oggetti usando il tatto e la vista.

Un nuovo metodo crea modelli 3D accurati usando immagini limitate in modo efficiente.

LoopSplat migliora l'accuratezza e l'efficienza nella mappatura 3D con telecamere RGB-D.