既知の物体と未知の物体をリアルタイムで識別する画期的な方法。
Lihao Liu, Juexiao Feng, Hui Chen
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適応制御が変動する環境でシステムのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。
Liu Hsu, Ramon R. Costa, Fernando Lizarralde
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ポイントクラウド登録がロボットの環境理解にどう役立つかを発見しよう。
Ziyuan Qin, Jongseok Lee, Rudolph Triebel
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ロボットが人間や環境から学ぶ面白い方法を探ってみよう。
Sao Mai Nguyen
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新しいフレームワークがリアルな課題に適応してポーズ推定を改善するよ。
Qucheng Peng, Ce Zheng, Zhengming Ding
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機械が現実の環境で学習プロセスをどう改善しているかを学ぼう。
Daniel Palenicek, Michael Lutter, João Carvalho
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リコンフィギュラブル・インテリジェント・サーフェスがスマート工場でロボットの接続性をどう改善するかを学ぼう。
Cao Vien Phung, Max Franke, Ehsan Tohidi
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オフライン強化学習をトレーニングデータの質を上げて強化する。
Xingshuai Huang, Di Wu Member, Benoit Boulet
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高度なニューラルネットワークがロボットが難しい状況をナビゲートするのをどう助けるかを学ぼう。
Yi Yang, Xuchen Wang, Richard M. Voyles
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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。
Jinming Li, Yichen Zhu, Zhibin Tang
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ロボットが複雑なタスクをうまくこなすために協力してる様子を見てみよう。
Lucas C. D. Bezerra, Ataíde M. G. dos Santos, Shinkyu Park
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フォーカライズドスパースガウス過程がベイズ最適化の効率をどう上げるかを学ぼう。
Yunyue Wei, Vincent Zhuang, Saraswati Soedarmadji
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RVPTが隠れた脅威に対するAIセキュリティをどう改善するかを学ぼう。
Zhifang Zhang, Shuo He, Bingquan Shen
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MetricDepthは、深層メトリック学習を使って単一画像からの深度推定を向上させる。
Chunpu Liu, Guanglei Yang, Wangmeng Zuo
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科学者たちがロボットが柔らかい物を上手に扱えるシステムを開発した。
David Blanco-Mulero, Yifei Dong, Julia Borras
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機械がどうやって協力してタスクを効率よく最適化するかを知ろう。
Seyyed Shaho Alaviani, Atul Kelkar
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先進的な制御システムが現実のアプリケーションでのランダム性にどう適応するかを発見しよう。
Saiedeh Akbari, Cristian F. Nino, Omkar Sudhir Patil
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ReFlow6Dはロボットが透明な物体をもっと効果的に掴んで分析するのを手助けするよ。
Hrishikesh Gupta, Stefan Thalhammer, Jean-Baptiste Weibel
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ReStoryは、既存のデータを使って新しいインタラクションシナリオを作成することでHRIデータセットを強化するよ。
Fanjun Bu, Wendy Ju
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