物体認識技術における地理的バイアスの課題に対処する。
Rahul Nair, Gabriel Tseng, Esther Rolf
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ロボティクス に関する最新の記事
脳コンピュータインターフェースでの新しい方法がどうやってアイデンティティを守るか学ぼう。
L. Meng, X. Jiang, J. Huang
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ロボットが厳しい状況を安全に対処できるように教えるのは、彼らの成功にとって超大事だよ。
Hongpeng Cao, Yanbing Mao, Lui Sha
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ハイポエリプティック拡散がランダムプロセスをどう形成するかと、その実用的な応用について探ってみて。
Juraj Földes, David P. Herzog
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制約のある動きがロボティクスから群衆ダイナミクスまで、いろんな分野にどう影響するか探ってる。
Anton Pozharskiy, Armin Nurkanović, Moritz Diehl
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この論文では、屋内ドローンのための新しい技術が5G技術を使ってより良いナビゲーションを実現することを明らかにしている。
Meisam Kabiri, Holger Voos
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デュアルメムトランジスタ技術がスマートデバイスの未来をどう変えるかを探ってみよう。
Srilagna Sahoo, Abin Varghese, Aniket Sadashiva
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ウェーハハンドラーロボットがマイクロチップ製造をどう最適化するかを学ぼう。
Tim van Esch, Farhad Ghanipoor, Carlos Murguia
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ニューラルネットワークが永久磁石同期モーターの予測をどう改善するかを学ぼう。
Wenjie Mei, Xiaorui Wang, Yanrong Lu
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イベントベースのセンサーが天文学における光のキャプチャをどう変えるかを発見しよう。
Monique Cockram, Noelia Martinez Rey
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ロボットの訓練が進化して、もっと適応力があって能力も高くなってるよ。
Qi Sun, Pengfei Hong, Tej Deep Pala
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複数のタスクに対する適応性を高める新しい機械学習のアプローチ。
Minjae Cho, Chuangchuang Sun
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ロボットがチームを組んで、高度なパトロール戦略でエリアのセキュリティを強化するんだ。
James C. Ward, Ryan McConville, Edmund R. Hunt
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マグネトアイオニックデバイスが脳の機能をどのように真似して、効率的に学習・記憶するのかを探ってみて。
Sreeveni Das, Rhodri Mansell, Lukáš Flajšman
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SegMANは、さまざまなアプリケーションにおけるコンピュータビジョンのピクセルレベルのラベリングを改善するよ。
Yunxiang Fu, Meng Lou, Yizhou Yu
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革新的な方法で、現実の物体の相互作用を模倣したリアルな動画が作られる。
Rick Akkerman, Haiwen Feng, Michael J. Black
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SimpleFlightが実際の飛行でドローンのパフォーマンスをどう向上させるかを探ろう。
Jiayu Chen, Chao Yu, Yuqing Xie
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デジタル画像とトポロジーの概念の面白い関係を発見しよう。
Melih İs, İsmet Karaca
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さまざまな業界での人間とロボットの協力のための安全フレームワークを探る。
Jakob Thumm, Julian Balletshofer, Leonardo Maglanoc
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新しい方法が動画の予測を強化して、いろんなアプリに対する効率성과汎用性を向上させるよ。
Efstathios Karypidis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyros Gidaris
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ファンアレイ風洞は、気流を効果的に研究する新しい方法を提供してるよ。
Alejandro A. Stefan-Zavala, Isabel Scherl, Ioannis Mandralis
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複雑な環境での四足歩行ロボット用の安全システムを紹介するよ。
Albert Lin, Shuang Peng, Somil Bansal
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新しい方法でコンピュータが3Dシーンを認識するのがアップグレードされた。
Jiaxu Wan, Hong Zhang, Ziqi He
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ロボットは今、SonicBoomのおかげで音を使って難しい環境をナビゲートできるようになったよ。
Moonyoung Lee, Uksang Yoo, Jean Oh
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群れを作る行動が自然や技術における動きのパターンについての洞察をどのように明らかにするかを発見しよう。
Tian Tang, Yu Duan, Yu-qiang Ma
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最小限のデータでデータセット間で人間のポーズを適応させる画期的な方法。
Zixiao Wang, Junwu Weng, Mengyuan Liu
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新しい方法で、生成マスクモデルを使って、単一の画像からの3D手モデルの精度が向上した。
Muhammad Usama Saleem, Ekkasit Pinyoanuntapong, Mayur Jagdishbhai Patel
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革新的な深度補完手法がロボットや自動運転車の精度をどう向上させるかを発見しよう。
Massimiliano Viola, Kevin Qu, Nando Metzger
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マルチエージェントモーションプランニングが複雑な環境でロボットの動きをどう改善するかを発見しよう。
Jingtian Yan, Jiaoyang Li
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GaussTRが機械の3次元環境の認識方法を、パフォーマンスと効率を向上させて再定義した。
Haoyi Jiang, Liu Liu, Tianheng Cheng
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新しいモデルが日常言語から手の動きを予測するんだ。
Chen Bao, Jiarui Xu, Xiaolong Wang
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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。
Siqi Li, Xiaoxue Chen, Haoyu Cheng
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IR-PFTはロボットが過去の経験を再利用して意思決定を改善するのを可能にする。
Michael Novitsky, Moran Barenboim, Vadim Indelman
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マルチエージェントシステムが日常の調整の課題をどう映し出しているかを発見しよう。
Rafael Dewes, Rayna Dimitrova
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SMoSEがロボットに解釈可能な意思決定能力を与える方法を見つけよう。
Mátyás Vincze, Laura Ferrarotti, Leonardo Lucio Custode
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ポリヘドラが現代のエンジニアリング制御システムにどう影響を与えているかを発見しよう。
Boris Houska, Matthias A. Müller, Mario E. Villanueva
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関係のあるニューラルシンボリックマルコフモデルはAIの学習と推論能力を向上させる。
Lennert De Smet, Gabriele Venturato, Luc De Raedt
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革新的なランタイムモニタリングは、ドローンや船の安全性と安定性を高める。
Emily Yu, Đorđe Žikelić, Thomas A. Henzinger
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MoDEはロボットが効率的に学ぶのを助けて、コンピュータのパワーをあまり使わないんだ。
Moritz Reuss, Jyothish Pari, Pulkit Agrawal
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機械が安全性と効率のために環境を予測する方法を学ぶ。
Zhenjiang Mao, Ivan Ruchkin
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