ホームオートメーション に関する最新の記事

日常生活の活動における相互作用を分析するためのデータセットを紹介します。

RoboCasaは、ロボットが日常のタスクを効率的に学ぶための環境をシミュレートするんだ。

LLMとASPを組み合わせることで、ロボットの人間の指示の理解が向上するよ。

新しいシステムは、スマートホームのIoTトリガーアクションルールの潜在的な問題に対処してるよ。

新しいモデルがロボットの周囲の理解を改善して、タスクのパフォーマンスを向上させるんだ。

スマートホームで居住者のニーズに合わせた活動を認識する効果的なシステムを作ること。

ロボットは今や自然言語の命令をもっと効果的に従えるようになったよ。

WildDESEDは、騒がしい家庭環境での音検出システムを改善します。

スイスのDINOは、家庭用ロボットやモバイルデバイスでの個人アイテム認識を改善するよ。

ウェイクワードとスピーカー認識を組み合わせることで、音声技術の安全性が高まるよ。

DISCOは、先進的なシーン理解を活用してロボットの毎日のタスクを強化するよ。

新しいベンチマークが、現実の家庭環境でのロボットトレーニングを向上させることを目的にしてるよ。

スマートホーム自動化のセットアップでユーザーが直面する一般的な問題を探ってみよう。

機械学習を使って家庭のエネルギーを効率的に管理する新しい方法について学ぼう。

この記事では、ロボットがキッチンでキャンセル命令をうまく処理する方法について話してるよ。

先進技術を使った転倒検知システムを見て、安全な生活を実現しよう。

ディープラーニングがロボットにテーブルの上の日用品を整理させる方法を見つけてみて。

ロボットが家庭や産業の掃除作業を変えてるよ。

スマートホームのエネルギー消費を管理するためのシステム。

新しい方法でスマート掃除機の効率と学習能力が向上。

ロボットは、家庭の手伝いのために日常的な可動物体とやり取りすることを学んでいる。

新しいフレームワークが、ロボットが視界が悪い中でタッチ信号を使って行動を計画するのを助けるんだ。

新しいメモリーシステムが、ロボットが家庭や職場の変化する環境に適応するのを助けるんだ。

ロボットが変化する家庭環境でどうやって適応して知識を保持するかを探る。

TinyMLモデルのデバッギングをデバイス上で行える革新的なツールが、パフォーマンスと信頼性を向上させる。

VeriGraphは、先進的なシーングラフ技術を使ってロボット清掃の効率をアップさせるんだ。

WiFi信号を使って人の行動を認識することができるよ、インターネット接続を超えてね。

研究者たちは、リアルな家事をうまくこなせるロボットを作ろうとしてるんだ。

アクションのタイミングを予測することでスマートホームシステムを強化する方法を学ぼう。

LAMBDAは日常のタスクで高度なロボット学習の舞台を整える。

Motoはビデオ分析を使って、ロボットに複雑な動きを効率よく教えてるよ。

ロボット技術が進化して、日常の家事を手伝ってくれるようになってるよ。

デバイスが連携して繋がった未来を実現する方法を見つけよう。

AIシステムは言語と空間認識を使ってナビゲートすることを学んでるんだ。

新しい方法で、キッチンみたいな動的な環境でロボットの作業がもっとスムーズにできるようになったよ。

AIロボットは、動きを向上させるために実際の室内動画を通じてナビゲーションを学んでるんだ。

ロボットが開けられる部分をどうやって特定して扱うか、最新の検出方法を使って学ぼう。

スマートスペースが家やオフィスの快適さ、効率、そして安全性をどう向上させるかを発見しよう。

新しい方法がロボットが複雑な物体をスーパーポイントを使って扱うのを助ける。

ロボットがタスクのパフォーマンスをどう向上させるか、チェーン・オブ・アフォーダンスを使って発見しよう。