新しい方法でロボット表面の制御が遅れなく強化される。
Yuchen Zhao
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ロボティクス に関する最新の記事
新しい手法が3Dデータの小さい物体の認識をどう改善するか学ぼう。
Chade Li, Pengju Zhang, Yihong Wu
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科学者たちは、複雑なデータ表現のノイズに革新的なクリーンアップ手法で取り組んでいる。
Alicia Bremer, Jeff Orchard
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LineGSは、高度なラインセグメントを使って3Dシーンの精度と効率を向上させるよ。
Chenggang Yang, Yuang Shi
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新しい手法がVSLAMとSfM技術の従来の真実依存を挑戦してるよ。
Alejandro Fontan, Javier Civera, Tobias Fischer
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研究者たちが画像から物体の形や位置を推定するための適応型システムを開発したんだ。
Jingnan Shi, Rajat Talak, Harry Zhang
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新しい方法で自動運転車のナビゲーションと物体追跡が強化されたよ。
Susu Fang, Hao Li
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柔軟で適応性のある内骨格マシンでロボティクスの未来を発見しよう。
Muhan Li, Lingji Kong, Sam Kriegman
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報酬管理を改善してAIの意思決定を良くする新しいアプローチ。
Mahammad Humayoo
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脳の信号を使ってデバイスを操作する可能性を探る。
Olena Shevchenko, Sofiia Yeremeieva, Brokoslaw Laschowski
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Decision Transformersがロボットが限られた例から学ぶのをどう助けるかを知ってみよう。
Zhe Wang, Haozhu Wang, Yanjun Qi
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ESCAPEが3Dコンピュータビジョンにおける形状補完をどのように革新しているかを学ぼう。
Burak Bekci, Nassir Navab, Federico Tombari
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バイリニア層は強化学習モデルの解釈性を高めて、より良い意思決定の洞察を提供するんだ。
Narmeen Oozeer, Sinem Erisken, Alice Rigg
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POMDPが不確実性の中での意思決定をどうモデル化するか、そしてその実際の応用について知ろう。
Ali Asadi, Krishnendu Chatterjee, Raimundo Saona
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ZOCBFがロボットや自動運転車が危険を避けるのにどう役立つかを学ぼう。
Xiao Tan, Ersin Das, Aaron D. Ames
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さまざまな環境でドローンの追跡能力を向上させる革新的なアプローチ。
Haowei Sun, Jinwu Hu, Zhirui Zhang
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2D画像をリアルな3Dモデルに変換して、いろんな用途に使う。
Ajith Balakrishnan, Sreeja S, Linu Shine
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科学者たちは、ドローンと地上ロボットを安全に調整する方法を開発している。
Viswa Narayanan Sankaranarayanan, Achilleas Santi Seisa, Akshit Saradagi
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GenTact Toolboxは、ロボットが人間のように触覚を感じることを可能にします。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, S. Sandra Bae
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新しい触覚センサーで、ロボットが進化した人工皮膚技術を使って触れることを感知できるようになったよ。
Carson Kohlbrenner, Mitchell Murray, Yutong Zhang
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ロボットとARアプリのためのリアルタイム3Dマッピングを革新中。
Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera
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触覚センサーは、ロボットが自分の世界を感じてうまくやりとりできる能力を与えるんだ。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, Nataliya Nechyporenko
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FEPSはロボットが学んで適応するのを助けて、人間の行動を真似るんだ。
Joséphine Pazem, Marius Krumm, Alexander Q. Vining
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EMG2Poseデータセットは、デバイスが手の動きを理解する方法を変える。
Sasha Salter, Richard Warren, Collin Schlager
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ロボットはSparseGraspを使って、最小限の画像で物を素早くつかむことを学ぶんだ。
Junqiu Yu, Xinlin Ren, Yongchong Gu
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AIが過去の経験を使ってグラフを通じて計画を学ぶ方法を知ろう。
Dillon Z. Chen, Mingyu Hao, Sylvie Thiébaux
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GSOT3Dは実世界のアプリケーション向けにトラッキングシステムを強化する。
Yifan Jiao, Yunhao Li, Junhua Ding
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ゲームエージェントをもっと賢くして、指示に従いやすくする方法。
Guangyu Zhao, Kewei Lian, Haowei Lin
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シンプルなエージェントが協力してすごい結果を出す方法を、コレクティブAIで学ぼう。
Ryosuke Takata, Yujin Tang, Yingtao Tian
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新しい技術で合成画像を使った頭の向き検出の精度が向上したよ。
Ting-Ruen Wei, Haowei Liu, Huei-Chung Hu
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小さなエージェントが集団プロトコルの中で相互作用を通じてどうやって決定を下すかを学ぼう。
James Aspnes
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PGSがどうやって2D画像を詳細な3Dモデルに簡単に変換するか発見してみて！
Farhad G. Zanjani, Hong Cai, Hanno Ackermann
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新しい方法が視覚データと言語を融合させて、より賢い3D理解を実現。
Jiahuan Cheng, Jan-Nico Zaech, Luc Van Gool
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HPRMはロボットのコミュニケーションを改善して、システムをもっと速くて安全にするよ。
Jacky Kwok, Shulu Li, Marten Lohstroh
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先進技術が海底テレロボットをどう変えているかを発見しよう。
Adnan Abdullah, Ruo Chen, David Blow
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ロボットが日常の課題にどう適応してコミュニケーションするか。
Khairidine Benali, Praminda Caleb-Solly
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ボルトはすごい歩きのスキルと現実の挑戦への適応力を見せる。
Constant Roux, Côme Perrot, Olivier Stasse
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新しい方法でドローンがターゲットを安全に効率的に追跡できるようになるんだ。
Yaosheng Deng, Junjie Gao, Mir Feroskhan
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学習モデルを制御システムに組み込むと、もっと賢いロボットや車ができるよ。
Amon Lahr, Joshua Näf, Kim P. Wabersich
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HaGRIDv2は、手のジェスチャー技術を向上させるために100万枚の画像を提供してるよ。
Anton Nuzhdin, Alexander Nagaev, Alexander Sautin
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