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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ロボティクス に関する最新の記事
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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新しい方法がロボットが複雑な物体をスーパーポイントを使って扱うのを助ける。
Qiaojun Yu, Ce Hao, Xibin Yuan
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新しい方法でロボットが物を扱うのが上手くなってきてる、まるで人間みたいに。
Jiayi Chen, Yubin Ke, He Wang
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研究者たちは摩擦モデル技術を改善することでロボットの効率を向上させている。
Victor Vantilborgh, Sander De Witte, Frederik Ostyn
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ロボティクスとハプティック技術における電着の力を発見しよう。
Ahad M. Rauf, Sean Follmer
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複雑なシステムでエージェントが合意を得る方法を発見しよう。
P Raghavendra Rao, Pooja Vyavahare
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予測モニタリングが自動運転車やロボットの安全性をどう高めるか学ぼう。
Thomas A. Henzinger, Fabian Kresse, Kaushik Mallik
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合成データとエキスパートシステムを使って、機械が忘れずに学ぶ方法を発見しよう。
Yewon Byun, Sanket Vaibhav Mehta, Saurabh Garg
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レーダーシステムがいろんなアプリケーションで追跡能力を向上させる方法を知ろう。
Jiang Zhu, Menghuai Xu, Ruohai Guo
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マルチアクスルロボットが物流を安全性と効率を向上させながら変革してるよ。
Tianxin Hu, Shenghai Yuan, Ruofei Bai
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UniPLVは、よりスマートなマシーンシーン認識のためにデータタイプを組み合わせるよ。
Yuru Wang, Songtao Wang, Zehan Zhang
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実データと合成データを組み合わせて歩行者の動き予測を改善する。
Mirko Zaffaroni, Federico Signoretta, Marco Grangetto
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ロボットって人間みたいにカジュアルな会話できるの？
Rebecca Ramnauth, Dražen Brščić, Brian Scassellati
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新しいアプローチは、効率的な経路探索のために拡散モデルと制約最適化を組み合わせてるよ。
Jinhao Liang, Jacob K. Christopher, Sven Koenig
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