機械が動画から動きや深さを理解する方法を発見しよう。
João Carreira, Dilara Gokay, Michael King
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ロボティクス に関する最新の記事
エージェントが複雑な環境でどうやって相互作用して決定を下すかを探ろう。
Chunyan Mu, Nima Motamed, Natasha Alechina
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新しいモデルがロボットに視覚と動作を組み合わせて、操作スキルを向上させるのを助けるんだ。
Yang Tian, Sizhe Yang, Jia Zeng
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テキスト認識の進歩が、テクノロジーとのやり取りを変えてるよ。
Angelo Borsotti, Luca Breveglieri, Stefano Crespi Reghizzi
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シンプルなロボットの手が振動でスマートになって、精度が向上する。
Oron Binyamin, Guy Shapira, Noam Nahum
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オフラインメタ強化学習の新しい手法がマシンの適応力を高める。
Mohammadreza nakhaei, Aidan Scannell, Joni Pajarinen
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エージェントがどうやって一緒に協力して共通の目標を達成し、報酬を分け合うかを見つけよう。
Aditya Kapoor, Sushant Swamy, Kale-ab Tessera
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小さなロボットがチームを組んで、効率的かつ安全に構造の損傷を検出するよ。
Thiemen Siemensma, Bahar Haghighat
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Spike2Formerはスパイキングニューラルネットワークを変換して、画像セグメンテーションを改善するよ。
Zhenxin Lei, Man Yao, Jiakui Hu
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新しい技術が3Dモデル作成をどう変えているかを見てみよう。
Yongsung Kim, Minjun Park, Jooyoung Choi
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ロボットは敏感なデータを共有せずに、高度な方法で一緒に歩くことを学ぶ。
Ye Zhu, Xiaowen Gong
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サービスロボットがeuROBIN競技会で輝いてて、Tiago++がすごいスキルを見せてるよ。
Fabio Amadio, Clemente Donoso, Dionis Totsila
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新しい方法でリアルな髪と柔軟なオブジェクトのアニメーションが強化される。
Tetsuya Takahashi, Christopher Batty
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ロボットが変わる環境にどう適応するか、最新の安全技術を使って学ぼう。
Xuemin Chi, Yiming Li, Jihao Huang
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ConxGNNはロボットが対話中に感情を理解する方法を改善することを目指している。
Cuong Tran Van, Thanh V. T. Tran, Van Nguyen
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モジュラーアプローチは、連続ロボットをより精密で繊細な作業に向けて強化する。
Reinhard M. Grassmann, Jessica Burgner-Kahrs
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研究者たちは、より良いパフォーマンスのために柔軟な関節構造を持つ連続ロボットを強化してる。
Reinhard M. Grassmann, Jessica Burgner-Kahrs
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幾何代数の美しさと科学やアートでの応用を発見しよう。
A. Acus, A. Dargys
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新しい技術が機械がもっと効果的に学んで、課題に適応する手助けをしてるよ。
Rashmeet Kaur Nayyar, Siddharth Srivastava
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予測できない環境でロボットを安全に保つための先進的な方法を見つけよう。
Mohammed Alyaseen, Nikolay Atanasov, Jorge Cortes
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NeRFはロボットのトレーニングを向上させて、現実の検査でのパフォーマンスと一貫性を確保するんだ。
Laura Weihl, Bilal Wehbe, Andrzej Wąsowski
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機械が詳しい指示なしでどうやって学んで適応するかを発見しよう。
Jing Guo, Xiushan Jiang, Weihai Zhang
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空飛ぶロボットは、革新的なソリューションと多用途のアプリケーションで産業を変えてるよ。
Eugenio Cuniato, Mike Allenspach, Thomas Stastny
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ロボットがグループでのやり取りを学ぶ方法。
Massimiliano Nigro, Emmanuel Akinrintoyo, Nicole Salomons
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ロボットがデータを使ってリアルなタスクを学んでる様子を探ってみよう。
Marius Memmel, Jacob Berg, Bingqing Chen
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モデルは古いものと新しいものを学びながら、過去の知識を覚えてるんだ。
Bowen Dong, Zitong Huang, Guanglei Yang
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幾何学の最遠点マッピングの魅力的な世界を発見しよう。
Yoshikazu Yamagishi
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研究者たちが二階微分を使ってニューラル距離フィールドによる3Dマッピングを改善した。
Akshit Singh, Karan Bhakuni, Rajendra Nagar
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新しい技術が環境の変化に応じてAIエージェントの学習効率を向上させる。
Benjamin Ellis, Matthew T. Jackson, Andrei Lupu
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ファジー空間が幾何学や物理学の理解をどう変えるかを発見しよう。
Paul Schreivogl, Riachard Schweiger
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AIRは、AIにおける個人とチームの戦略を組み合わせて、パフォーマンスを向上させる。
Guangchong Zhou, Zeren Zhang, Guoliang Fan
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新しいシステムが、さまざまな環境でキャラクターのリアルな動きを作り出すよ。
Xiaohan Zhang, Sebastian Starke, Vladimir Guzov
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新しい方法がチームダイナミクスの重要な要素の理解を深める。
Jianming Chen, Yawen Wang, Junjie Wang
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ロボットが繊細な物の操作スキルをどうやって向上させるかを発見しよう。
Hengxu Yan, Haoshu Fang, Cewu Lu
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REDAがマルチエージェント強化学習を使って衛星タスク管理をどう改善するか学ぼう。
Joshua Holder, Natasha Jaques, Mehran Mesbahi
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CICLDモデルはセマンティックセグメンテーションを強化して、合成画像と実世界の画像のギャップを埋めるんだ。
Jongmin Yu, Zhongtian Sun, Shan Luo
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最適化されたデザインとシミュレーションでソフトロボティクスを革命的に変える。
Leon Schindler, Kristin Miriam de Payrebrune
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ロボットはボディランゲージを通じて人間の感情や行動を理解することを学べる。
Tongfei Bian, Yiming Ma, Mathieu Chollet
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SOUS VIDEがドローンの実際のナビゲーションを訓練している方法を学ぼう。
JunEn Low, Maximilian Adang, Javier Yu
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サブゴールの発見が強化学習における意思決定をどう高めるかを探ってみよう。
Amirhossein Mesbah, Reshad Hosseini, Seyed Pooya Shariatpanahi
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