Jingjing Chen

AirExoは、ロボットが実際のデータを使って全腕操作を学ぶことを可能にする。

Lumenは、AIの理解を深めるために、視覚タスク学習を2段階プロセスで強化するよ。

革新的な手法が、システムが3D空間で物体を検出・特定する方法を変えている。

Uni-Foodは、画像や栄養データを含む食に関する研究のための包括的なリソースを提供してるよ。

新しいフレームワークが、良いデータと悪いデータを組み合わせてロボットの学習を向上させる。

ロボットが今まで見たことない動物をどうやって認識するか学ぼう。

新しい戦略でAIが画像やテキストから学ぶ能力が向上してるよ。

FoARは、タッチデータと視覚データを組み合わせることで、接触が多いタスクにおけるロボットのパフォーマンスを向上させるんだ。