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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.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della differenziazione usando le espansioni di Taylor e i termini di correzione.

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.

Le NRMs migliorano il machine learning ricordando azioni ed esperienze passate.

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.

Uno studio su come gestire sistemi con cambiamenti improvvisi e osservazioni limitate.

I ricercatori sviluppano nuovi motori per migliorare le procedure chirurgiche guidate da risonanza magnetica.

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

Scopri come i robot ibridi soft-rigid combinano flessibilità e forza per diverse applicazioni.

Un nuovo metodo migliora la verifica di sicurezza delle reti neurali nei sistemi critici.

Un nuovo modo di affrontare l'apprendimento per imitazione che migliora le prestazioni con dati limitati.

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

La ricerca mostra l'impatto della fiducia sulle dinamiche tra robot e team umani.

ARL combina metodi di apprendimento di gruppo per migliorare il processo decisionale in compiti complessi.

Esaminando come il ripristino influisce sulle ricerche casuali in diversi ambienti.

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.

I robot possono trovare segnali in modo efficace senza dover seguire formazioni rigide.

Un nuovo modo per personalizzare i sistemi di intelligenza artificiale in base alle preferenze dei singoli utenti.

Scopri come l'apprendimento rinforzato profondo unisce decision-making e reti neurali.

Esplorando le complessità dei robot mobili che si incontrano in un punto.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli oggetti nei video in prima persona usando la consapevolezza 3D.

Nuove strategie migliorano l'efficienza dell'apprendimento senza reset frequenti.

Esplora il potenziale delle Reti Neurali Fisiche per trasformare l'efficienza del calcolo.

Strategie per migliorare l'efficienza nelle reti con connessioni che cambiano e dati imperfetti.

Un metodo affidabile per adattare con precisione ellissoidi a punti dati rumorosi.

Un nuovo metodo per tracciare i robot aumenta la sicurezza e l'affidabilità contro le minacce informatiche.

FLAME migliora la navigazione combinando input linguistici e visivi in contesti urbani.

I robot imparano a suonare il pianoforte usando un nuovo dataset di oltre un milione di movimenti.

ARIO standardizza i dati per migliorare l'allenamento e l'adattabilità dei robot.

Esaminando la partnership tra umani e robot in ambienti difficili.

Questo metodo migliora la precisione della posa 3D da immagini 2D usando una rete transformer.

Semplificare il rilevamento degli oggetti aumentando precisione e efficienza.

Scopri il nuovo approccio RL basato sul modello Morse per prendere decisioni efficaci.