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Nuovo approccio migliora le performance di segmentazione per classi conosciute e sconosciute.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dagli ambienti nei sistemi di rinforzo visivo.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle previsioni affrontando l'incertezza nell'apprendimento automatico.

Uno sguardo su come determinare aree di movimento sicure per sistemi autonomi con comportamenti sconosciuti.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot valutano l'ambiente circostante con un'etichettatura minima.

ISAC combina il rilevamento e la comunicazione per una tecnologia wireless migliore.

Esplorando relazioni causali dettagliate per migliorare il processo decisionale nel machine learning.

Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli addestrati in modo avversariale.

Esplorare le complessità di allineare i sistemi di IA con i diversi interessi umani.

MASA impara a seguire gli oggetti usando immagini senza etichette, migliorando l'adattabilità in situazioni diverse.

Questo articolo esamina come i modelli linguistici migliorano la comunicazione e l'interazione dei robot.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità del modello nelle previsioni cruciali.

Esplorare l'impatto di ISAC e CF-mMIMO sulle tecnologie di comunicazione e rilevamento.

Uno sguardo agli errori nel SLAM e il ruolo dei Jacobiani nell'ottimizzazione.

Nuovi metodi migliorano la precisione nella stima della profondità usando dati sintetici e del mondo reale.

Scopri come i sistemi autonomi pianificano le azioni in modo efficace nel tempo.

ABTrack migliora la velocità e l'efficienza del tracciamento visivo su vari dispositivi.

Una nuova tecnica migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali attraverso aggiustamenti geometrici.

Una guida per rilevare problemi ai satelliti durante le missioni lunari e marziane.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità dei modelli di machine learning in situazioni dinamiche.

Un nuovo metodo per insegnare alle macchine tramite video nonostante le differenze visive.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei droni usando stime resistenti e funzioni di barriera di controllo.

La previsione di sovrapposizione visiva migliora l'accuratezza e l'efficienza del recupero delle immagini in ambienti complessi.

Nuovi metodi migliorano la navigazione dei droni e la sicurezza in ambienti complessi.

I robot collaborano usando solo input visivi, migliorando movimento e coordinazione.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale in ambienti dinamici usando l'apprendimento per rinforzo in tempo continuo.

Un nuovo metodo aiuta a identificare rapidamente i punti deboli nei modelli di deep learning.

Introduzione di metodi per prendere decisioni più sicure negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Uno studio rivela metodi per una ricerca efficiente degli obiettivi da parte di agenti mobili in aree circolari.

TADPoLe allena agenti usando ricompense basate su testo per l'esecuzione di compiti naturali.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento dei modelli su diversi tipi di dati.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento di piccoli oggetti nella visione artificiale.

Migliorare i set di previsione quando le condizioni dei dati cambiano senza bisogno di etichette.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della pianificazione del movimento nella robotica e nei sistemi autonomi.

BlackVIP consente un utilizzo efficiente dei modelli AI senza dover accedere ai loro interni.

Grad-CAPS migliora la fluidità dell'azione nell'apprendimento per rinforzo per robotica e sistemi autonomi.

Una panoramica delle interazioni nei Sistemi Cibernetico-Fisici e delle loro implicazioni.

Un nuovo algoritmo di fusione migliora notevolmente l'accuratezza della segmentazione delle istanze 3D.

Migliorare il rilevamento con immagini RGB e di profondità per affrontare le sfide del mondo reale.