ZOCBFがロボットや自動運転車が危険を避けるのにどう役立つかを学ぼう。
Xiao Tan, Ersin Das, Aaron D. Ames
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ロボティクス に関する最新の記事
さまざまな環境でドローンの追跡能力を向上させる革新的なアプローチ。
Haowei Sun, Jinwu Hu, Zhirui Zhang
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2D画像をリアルな3Dモデルに変換して、いろんな用途に使う。
Ajith Balakrishnan, Sreeja S, Linu Shine
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科学者たちは、ドローンと地上ロボットを安全に調整する方法を開発している。
Viswa Narayanan Sankaranarayanan, Achilleas Santi Seisa, Akshit Saradagi
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GenTact Toolboxは、ロボットが人間のように触覚を感じることを可能にします。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, S. Sandra Bae
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新しい触覚センサーで、ロボットが進化した人工皮膚技術を使って触れることを感知できるようになったよ。
Carson Kohlbrenner, Mitchell Murray, Yutong Zhang
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ロボットとARアプリのためのリアルタイム3Dマッピングを革新中。
Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera
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触覚センサーは、ロボットが自分の世界を感じてうまくやりとりできる能力を与えるんだ。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, Nataliya Nechyporenko
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FEPSはロボットが学んで適応するのを助けて、人間の行動を真似るんだ。
Joséphine Pazem, Marius Krumm, Alexander Q. Vining
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EMG2Poseデータセットは、デバイスが手の動きを理解する方法を変える。
Sasha Salter, Richard Warren, Collin Schlager
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ロボットはSparseGraspを使って、最小限の画像で物を素早くつかむことを学ぶんだ。
Junqiu Yu, Xinlin Ren, Yongchong Gu
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AIが過去の経験を使ってグラフを通じて計画を学ぶ方法を知ろう。
Dillon Z. Chen, Mingyu Hao, Sylvie Thiébaux
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GSOT3Dは実世界のアプリケーション向けにトラッキングシステムを強化する。
Yifan Jiao, Yunhao Li, Junhua Ding
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ゲームエージェントをもっと賢くして、指示に従いやすくする方法。
Guangyu Zhao, Kewei Lian, Haowei Lin
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シンプルなエージェントが協力してすごい結果を出す方法を、コレクティブAIで学ぼう。
Ryosuke Takata, Yujin Tang, Yingtao Tian
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新しい技術で合成画像を使った頭の向き検出の精度が向上したよ。
Ting-Ruen Wei, Haowei Liu, Huei-Chung Hu
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小さなエージェントが集団プロトコルの中で相互作用を通じてどうやって決定を下すかを学ぼう。
James Aspnes
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PGSがどうやって2D画像を詳細な3Dモデルに簡単に変換するか発見してみて！
Farhad G. Zanjani, Hong Cai, Hanno Ackermann
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新しい方法が視覚データと言語を融合させて、より賢い3D理解を実現。
Jiahuan Cheng, Jan-Nico Zaech, Luc Van Gool
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HPRMはロボットのコミュニケーションを改善して、システムをもっと速くて安全にするよ。
Jacky Kwok, Shulu Li, Marten Lohstroh
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先進技術が海底テレロボットをどう変えているかを発見しよう。
Adnan Abdullah, Ruo Chen, David Blow
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ロボットが日常の課題にどう適応してコミュニケーションするか。
Khairidine Benali, Praminda Caleb-Solly
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ボルトはすごい歩きのスキルと現実の挑戦への適応力を見せる。
Constant Roux, Côme Perrot, Olivier Stasse
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新しい方法でドローンがターゲットを安全に効率的に追跡できるようになるんだ。
Yaosheng Deng, Junjie Gao, Mir Feroskhan
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学習モデルを制御システムに組み込むと、もっと賢いロボットや車ができるよ。
Amon Lahr, Joshua Näf, Kim P. Wabersich
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HaGRIDv2は、手のジェスチャー技術を向上させるために100万枚の画像を提供してるよ。
Anton Nuzhdin, Alexander Nagaev, Alexander Sautin
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研究者たちは、ロボットが新しい作業をもっと早く学ぶ方法を見つけた。
Amber Cassimon, Siegfried Mercelis, Kevin Mets
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動的環境でのオンライン最適化を強化する2つの新しいアルゴリズム。
Umberto Casti, Sandro Zampieri
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新しいデータセットがロボティクスやバーチャルリアリティのアプリにおける3Dシーン理解を強化する。
Anna-Maria Halacheva, Yang Miao, Jan-Nico Zaech
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スワーマレーターの同期運動管理に関する研究が新しい知見を明らかにした。
Gourab Kumar Sar, Md Sayeed Anwar, Martin Moriamé
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ロボットマニピュレーターの仕組みや、私たちの世界での使い方を学ぼう。
Luke Bhan, Peijia Qin, Miroslav Krstic
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ロボットがどうやって正確にナビゲートして作業をこなすかを見つけてみて。
Kai Pfeiffer
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画像と3Dデータをつなげて、正確な位置検出を実現。
Qiyuan Shen, Hengwang Zhao, Weihao Yan
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新しいシステムがロボットに自分の構造や対称性を通って効果的に動く方法を教えてるんだ。
Fengze Xie, Sizhe Wei, Yue Song
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効率的な経路計画技術を使ってロボットのチームワークを向上させる。
Joachim Dunkel
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RGBDS-SLAMがロボットのナビゲーションとマッピングをどう変えてるかを学ぼう。
Zhenzhong Cao, Chenyang Zhao, Qianyi Zhang
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QuadricsRegは点群の位置合わせを強化して、効率と精度を向上させるよ。
Ji Wu, Huai Yu, Shu Han
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画像セグメンテーションについて学ぼう、その手法や分析における不確実性の重要性もね。
M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers
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双空間における曲線のダイナミクスとその実生活での応用を発見しよう。
Rafael López
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新しい方法でロボットが安全な行動を学ぶのが良くなった。
Changjian Zhang, Parv Kapoor, Ian Dardik
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