ロボットは新しい方法で物を簡単に操作することを学んでるよ。
Yujin Kim, Sol Choi, Bum-Jae You
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最先端の科学をわかりやすく解説
ロボットは新しい方法で物を簡単に操作することを学んでるよ。
Yujin Kim, Sol Choi, Bum-Jae You
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新しいアプローチでは、詳細な3Dモーションキャプチャのためにニューラルフィールドと変形モデルを組み合わせてるんだ。
Aymen Merrouche, Stefanie Wuhrer, Edmond Boyer
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コンピュータが人間の動作を物体と共にどやって認識するかの深掘り。
Mingda Jia, Liming Zhao, Ge Li
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LOMAは、視覚的要素と言語的要素を組み合わせて、より良い3D空間の予測を行うよ。
Yubo Cui, Zhiheng Li, Jiaqiang Wang
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新しい方法で、少ないデータで動画の予測が改善されるよ。
Gaurav Shrivastava, Abhinav Shrivastava
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接触幾何と現実の応用の面白い関係を探ってみよう。
Simon Vialaret
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3Dの占有予測が自動運転車の技術にどう影響してるか。
Bohan Li, Xin Jin, Jiajun Deng
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今日の世界におけるハイブリッドUAV技術の可能性と課題を発見しよう。
Spencer Folk
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新しい方法が効率的な探索戦略によってエージェントの学習を改善する。
Ting Qiao, Henry Williams, David Valencia
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RLDGは高品質なデータでロボット学習を強化して、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。
Charles Xu, Qiyang Li, Jianlan Luo
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DIDCが四足歩行ロボットの動きと安定性をどう変えるか発見しよう。
Nimesh Khandelwal, Amritanshu Manu, Shakti S. Gupta
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自動運転技術における新しい安全戦略を見てみよう。
Leonard Jung, Alexander Estornell, Michael Everett
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ロボットは会話を通じて学べるから、スキルや適応力が向上するんだ。
Jonghyuk Park, Alex Lascarides, Subramanian Ramamoorthy
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ロボットが仕事をうまくこなすための計画とデータ収集の方法を見つけよう。
Huaijiang Zhu, Tong Zhao, Xinpei Ni
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MAC-Ego3Dは、リアルタイムアプリケーション向けの効率的で協力的な3Dマッピングを紹介します。
Xiaohao Xu, Feng Xue, Shibo Zhao
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NormalFlowはロボットが触覚センサーを使って物体を追跡したり操作したりできるようにする。
Hung-Jui Huang, Michael Kaess, Wenzhen Yuan
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GEALは革新的な学習技術を通じてロボットの物の使い方の理解を高める。
Dongyue Lu, Lingdong Kong, Tianxin Huang
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VTOL UAVは、安全対策が強化されて、いろんな業界を変革する準備ができてるよ。
Sandeep Banik, Jinrae Kim, Naira Hovakimyan
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対称性がニューラルネットワークの未来をどう形作るかを発見しよう。
Rob Cornish
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自律航行艇は、安全な海上航行のために高度なセンサーを使ってるよ。
Xi Lin, Paul Szenher, Yewei Huang
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研究者たちは、ロボットが動物のように歩けるようにして、さまざまな地形に適応しやすくしてるんだ。
Joseph Humphreys, Chengxu Zhou
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強化学習がロボットサッカーをどう変えてるか発見しよう。
Adam Labiosa, Zhihan Wang, Siddhant Agarwal
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Falcon-UIはロボットがグラフィカルインターフェースを理解して、やりとりできるようにトレーニングしてるんだ。
Huawen Shen, Chang Liu, Gengluo Li
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研究者たちがコンピュータが画像を分析してカテゴライズする方法を改善してる。
Roberto Alcover-Couso, Marcos Escudero-Viñolo, Juan C. SanMiguel
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MMD-OPTが自動運転の安全性をどう高めるかを見てみよう。
Basant Sharma, Arun Kumar Singh
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イベントカメラとフレームベースのカメラを組み合わせることで、動きの推定能力が向上するよ。
Qianang Zhou, Zhiyu Zhu, Junhui Hou
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DTRが学習における報酬バイアスにどう対処してるかを見てみよう。
Songjun Tu, Jingbo Sun, Qichao Zhang
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新しい方法がAIシステムに慣れないデータにもっと効果的に適応するのを助ける。
Jin-Seop Lee, Noo-ri Kim, Jee-Hyong Lee
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機械が異なる角度から画像を分析して、より良い解釈をする方法を探ろう。
Honggyu An, Jinhyeon Kim, Seonghoon Park
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研究者たちは、ランダムな環境での態度制御を管理するための効果的な方法を開発した。
Xi Wang, Xiaoyi Wang, Victor Solo
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ニューラルネットワークが接触力学の分析と予測をどう変えているのかを発見してみよう。
Tarik Sahin, Daniel Wolff, Alexander Popp
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新しい方法がいろんなタスクでエージェントの探索を強化するんだ。
Adrien Bolland, Gaspard Lambrechts, Damien Ernst
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脳-コンピュータInterfaceが思考を通じて技術のコントロールをどう変えてるか探ってみよう。
Huanyu Wu, Siyang Li, Dongrui Wu
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新しい技術で、ユーザーが考えでデバイスを操作できるようになった。
Yujin An, Daniel Mitchell, John Lathrop
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基盤モデルの情報収集スキルを調べる。
Nan Rosemary Ke, Danny P. Sawyer, Hubert Soyer
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量子コンピュータと強化学習を組み合わせた新しいアプローチが、AIのトレーニングを改善するんだ。
Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu
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ノンリニアオフセットフリーMPCが制御システムの安定性とパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。
Steven J. Kuntz, James B. Rawlings
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状態推定技術がどのように動的システムの理解を変えるか学ぼう。
Jakub Matousek, Jindrich Dunik, Marek Brandner
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ロボットはアクティブセマンティックマッピングを使って農業の効率を上げてるんだ。
Jose Cuaran, Kulbir Singh Ahluwalia, Kendall Koe
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新しい方法で画像融合が進化して、もっと詳細でクリアなものになるよ。
Ferhat Can Ataman, Gözde Bozdaği Akar
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