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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni uomo-oggetto nelle immagini.

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Uno sguardo a quanto bene possono gestire i compiti di navigazione gli LLM.

Lo studio degli swarmalators rivela nuovi stati nel movimento collettivo e nell'interazione.

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FabuLight-ASD migliora il riconoscimento degli speaker combinando dati audio, visivi e di movimento del corpo.

DROID-Splat unisce tracciamento e mappatura per migliorare la navigazione dei robot.

I sistemi multi-agente aiutano i robot a imparare e adattarsi mentre lavorano insieme.

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Scopri come i computer riconoscono le immagini usando due compiti chiave.

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Nuove tecniche aiutano i robot ad adattarsi a diverse condizioni di illuminazione durante i compiti.

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Un metodo per prevedere dove camminano le persone usando meno dati.

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MotionLLaMA sintetizza e comprende il movimento, cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

I robot imparano a supportare i lavoratori prevedendo le loro necessità in fabbriche affollate.

SIL-RRT* migliora la navigazione dei robot usando tecniche di apprendimento avanzate.

DexGrip può afferrare, ruotare e manipolare oggetti come una mano umana.

I robot migliorano la loro destrezza grazie a metodi di allenamento innovativi che usano tecnologia a fotocamera semplice.

Questo documento presenta un nuovo metodo per far collaborare meglio i robot nei compiti.

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SimCMF aiuta i modelli di intelligenza artificiale a migliorare con immagini diverse in modo efficiente.

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I robot migliorano la precisione nelle iniezioni oculari per la degenerazione maculare legata all'età.

Nuovo metodo migliora la capacità delle mani robotiche di percepire la rigidità degli oggetti.

Un nuovo modello permette ai robot di riconoscere gesti fino a 28 metri di distanza.

ChatRex migliora il riconoscimento e la comprensione delle immagini per applicazioni nel mondo reale.

Helvipad fornisce informazioni sulla profondità da immagini a 360 gradi, aiutando il machine learning.

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Esplorando metodi innovativi per migliorare l'accuratezza nella rilevazione di oggetti multispettrali.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo dataset per migliorare il modo in cui le macchine interagiscono con gli oggetti di tutti i giorni.

SharpDepth migliora la percezione della profondità nelle immagini, aumentando la chiarezza per vari usi.

Un nuovo modo per garantire equità nelle decisioni multi-obiettivo.