イベントカメラは、速い物体検出のための画期的なアプローチを提供するんだ。
Dongyue Lu, Lingdong Kong, Gim Hee Lee
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ポリシーに依存しない強化学習が機械の意思決定をどう変えるかを発見しよう。
Max Sobol Mark, Tian Gao, Georgia Gabriela Sampaio
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クラス認識をもっと良くするための機械学習の新しい手法を発見しよう。
Zitong Huang, Ze Chen, Yuanze Li
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柔らかい惑星の表面に着陸する科学を探求して、将来のミッションへの影響を考えてみよう。
Deniz Kerimoglu, Eloise Marteau, Daniel Soto
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3D空間での物体のローカライズやインタラクションをより良くするための言語モデルの改善。
Chun-Peng Chang, Alain Pagani, Didier Stricker
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メモリーは、エージェントが難しい環境でうまくパフォーマンスを発揮するのにめっちゃ大事だよ。
Egor Cherepanov, Nikita Kachaev, Artem Zholus
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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。
Xuesong Zhang, Yunbo Xu, Jia Li
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新しい方法で手術の効率と安全性が向上する、先進的な予測を通じて。
Francis Xiatian Zhang, Jingjing Deng, Robert Lieck
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Point-GRは、ごちゃごちゃした点群データから3Dオブジェクトの分類を簡単にする。
Md Meraz, Md Afzal Ansari, Mohammed Javed
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WCGENは、ロボットが言語を理解し、新しい空間を移動する方法を改善する。
Yu Zhong, Rui Zhang, Zihao Zhang
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自己教師あり学習とイベントカメラでドローンのナビゲーションを革新中。
Jesse Hagenaars, Yilun Wu, Federico Paredes-Vallés
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動画と言語を使ってロボットのナビゲーション能力を向上させる新しいモデルを紹介します。
Jiazhao Zhang, Kunyu Wang, Shaoan Wang
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ロボットが効率的な農業で果たす役割をカバレッジパスプランニングを通じて発見しよう。
Jahid Chowdhury Choton, William H. Hsu
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新しい方法で、ロボットが最小限のデモで素早くタスクを学べるようになったんだ。
Seongwoong Cho, Donggyun Kim, Jinwoo Lee
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CUPSは、簡単な動画を通じてコンピュータに人間の動きを認識させることを教えてるんだ。
Harry Zhang, Luca Carlone
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新しいシステムがロボットが混雑したエリアを安全かつ効率的に移動するのを助けるよ。
Srikar Gouru, Siddharth Lakkoju, Rohan Chandra
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新しい方法は、システムが独立して学習できるようにして、機械学習を強化することを目指してるよ。
Chongyi Zheng, Jens Tuyls, Joanne Peng
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新しい方法で、ロボットが多様な人間のフィードバックを通じてもっと上手く学べるようになったよ。
Yashwanthi Anand, Sandhya Saisubramanian
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予測制御が複雑な環境でロボットの安全性をどう向上させるか学ぼう。
William D. Compton, Max H. Cohen, Aaron D. Ames
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新しいフレームワークでロボットが荒れた地形を楽に学んで移動できるようになったよ。
Matthew Sivaprakasam, Samuel Triest, Cherie Ho
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新しいベンチマークがAIの3D空間推論スキルのギャップを明らかにしてる。
Wufei Ma, Haoyu Chen, Guofeng Zhang
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新しい戦略でヒップエクソスケルトンがもっと効率的で手に入れやすくなった。
Jimin An, Changseob Song, Eni Halilaj
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新しいアプローチで現実のアプリケーション向けの機械の空間推論が改善される。
Arijit Ray, Jiafei Duan, Reuben Tan
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バックアップセンサーは、センサーが故障したときにロボットがより良い選択をするのを助ける。
Jonas Nüßlein, Maximilian Zorn, Fabian Ritz
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新しい方法でロボットが厳しい照明条件でもよりよく見えるようになる。
Simon Kristoffersson Lind, Rudolph Triebel, Volker Krüger
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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。
Muhayy Ud Din, Jan Rosell, Waseem Akram
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ロボットはステレオカメラを使って引き渡しスキルを向上させ、人間との安全なやり取りを実現してるよ。
Yik Lung Pang, Alessio Xompero, Changjae Oh
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NeSyAはニューラルネットワークとシンボリック推論を組み合わせて、もっと賢いAIを実現してるよ。
Nikolaos Manginas, George Paliouras, Luc De Raedt
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ArtFormerは、シンプルな説明や画像から3Dの可動オブジェクトを作るよ。
Jiayi Su, Youhe Feng, Zheng Li
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研究者たちが新しい方法を使ってシンプルな画像から複雑な形を再現するプロセスを見てみよう。
Hui Deng, Jiawei Shi, Zhen Qin
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不完全なデータの中での形状最適化の課題と戦略を探ってみてね。
Karl Kunisch, John Sebastian H. Simon
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RoboMMとRoboDataは、ロボットが実際の環境で学習して動作する方法を変えるんだ。
Feng Yan, Fanfan Liu, Liming Zheng
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ロボットは環境や経験から学ぶことでスキルを向上させるんだ。
Ege de Bruin, Kyrre Glette, Kai Olav Ellefsen
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AIエージェントが遊び心のある行動で隠れたメッセージを送る方法を発見しよう。
Ching-Chun Chang, Isao Echizen
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ハイドロゲルの魅力的な動きとその摩擦特性を発見しよう。
Lola Ciapa, Yvette Tran, Christian Frétigny
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自然言語コマンドを使ってAIエージェントが学習できるシステム。
Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu
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知能ロボットの行動や意思決定の秘密を探ってみよう。
Francesca Rossi, Émiland Garrabé, Giovanni Russo
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ナノドローンはカメラとスマートプログラムを使って室内を見つけるんだ。
Simranjeet Singh, Amit Kumar, Fayyaz Pocker Chemban
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ノイズの中での予測における機械学習のSVRの役割を探る。
Abdulkadir Canatar, SueYeon Chung
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研究がAIの幾何学理解を向上させるための新しいベンチマークを明らかにした。
Jiarui Zhang, Ollie Liu, Tianyu Yu
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