自動化 に関する最新の記事

ロボットは複数の作業をこなすことや、いろんな環境に適応することを学んでるよ。

デリケートな物を安全に扱うために、機械がどうやって適応するか探ってるんだ。

新しい画像セグメンテーションのアプローチが、未見のカテゴリの認識能力を向上させる。

NaVILAは、言語と視覚を使ってロボットがナビゲートするのを助ける。

自動化された決定におけるバイアスを防ぐための公平な分類を探る。

ロボットはカメラと地図を使って周囲を理解する新しい方法を手に入れた。

自動制御がシステムをチェックしてスムーズに動かす方法を見つけよう。

ロボットの物体検出を改善する最新の方法を発見しよう。

新しいモデルが多様な物体認識のための3Dパートセグメンテーションを強化する。

プログラム可能なネットワークが自動化されたコミュニケーションの未来をどう形作ってるか探ってみよう。

LABIIUMはAIを使ってラボ作業を簡単にして、実験をもっと楽に早くするよ。

AutoURDFは視覚データと自動化を使ってロボットのモデリングを簡単にするよ。

隠れたセンサーがサイバー・フィジカルシステムのセキュリティをどう強化するかを学ぼう。

FogROS2-FTは、ロボットがクラウドコンピューティングを通じて接続された状態を維持し、効率的に働けるようにするよ。

データ主導のLQRが、事前知識なしで制御システムをどう変えるか発見しよう。

ロボットが距離場や測地線流を使って動きを最適化する方法を発見しよう。

LLMが科学文書の分類をどう変えるか、時間とコストを節約する方法を見つけよう。

AIはソフトウェアの開発、テスト、メンテナンスのやり方を変えてるよ。

ロボットは今、人間の好みを最小限のフィードバックで理解できて、学習が効率的になってる。

RADESがマルチロボットのナビゲーションと安全性をどう改善するか学ぼう。

トランスフォーマーがコードを書く方法をどう変えてるか発見しよう。

RTEBがロボットが障害物を安全に通過する手助けをする方法を学ぼう。

ロボットがどうやって動的にナビゲートして人間の指示に従うかを発見しよう。

ロボットが高度な方法を使って地形を効率的にナビゲートする方法を発見しよう。

dSTARは、速度と信頼性の問題を解決することで、分散学習を改善する。

新しい方法が自動化と機械学習を使って量子デバイスを改善してるよ。

研究者たちは、言語と視覚的フィードバックを使ってロボットの道具操作能力を強化している。

自動プログラム検証がどうやってコードの正確性を保証し、問題を防ぐかを学ぼう。

新しいフレームワークでロボットが荒れた地形を楽に学んで移動できるようになったよ。

マルチエージェントシステムを使ってハードウェア設計を簡素化する新しいアプローチ。

新しい方法でロボットが厳しい照明条件でもよりよく見えるようになる。

ナノドローンはカメラとスマートプログラムを使って室内を見つけるんだ。

新しいシステムが宇宙ミッションの宇宙船のランデブー効率と安全性を向上させるよ。

自動化と人間の洞察を組み合わせて、クリエイティブなテスト技術でバグ検出を効率化する。

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。

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。

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。

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。

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。

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。