自律システム に関する最新の記事

新しい方法がレアなカテゴリの画像認識性能を向上させる。

品質に焦点を当ててデータの組み合わせを強化する方法。

ロボットのナビゲーションをもっと速くて賢くする新しいアプローチ。

自律システムの安全性を評価するための新しいフレームワークで、ランタイムアシュアランスを使ってるんだ。

安全性と準拠を確保しつつ、自律システムを導く方法。

新しいフレームワークが物体検出タスクの合成データ生成を改善する。

ドローンの飛行時間を伸ばす新しい充電システム。

ColibriUAVは、高度なカメラと効率的な処理でドローンの性能を向上させるよ。

新しいフレームワークがSTLを使ってマルチエージェントシステムの安全性とパフォーマンスを向上させるんだ。

新しい方法が、様々な画像の変化に対するニューラルネットワークの予測を認証するんだ。

信頼できるキャリブレーション技術を通じて物体検出への信頼を高める新しいアプローチ。

OMACアルゴリズムは、事前に収集したデータを使ってマルチエージェントシナリオでの意思決定を改善するんだ。

自律システムの学習をスキル階層を通じて強化するための構造的アプローチ。

この研究では、専門家の状態から目に見えない行動で機械が学ぶ方法を提案してるよ。

エッジ合意を使って共同で目標を達成するためのエージェント協力の新しい方法。

この方法は、予測に不確実性を組み込むことで機械学習を改善するんだ。

新しい方法でLiDARデータを使って3D人間ポーズ推定が強化される。

ベイズ深層学習が予測の精度と信頼性をどう高めるかを学ぼう。

新しい方法が、機械が画像から奥行きを推定するのを向上させる。

制約のある環境で複数エージェントと安全に学ぶ方法を探る。

QNNRepairは、量子化後のニューラルネットワークの精度を向上させるよ。

新しい手法がLiDARデータからの密な地図の評価を改善する。

ロボットは色コードと特定の動きの戦略を使って効率よく形を作るよ。

安全な自動運転技術のためのリスク分析手法を検討中。

新しいシステムがLiDARとカメラデータを使ってオフロード車両の地形評価を向上させるよ。

強化学習の手法を改善するためのカーネル法の役割を探る。

新しい方法が、さまざまなデータに対する物体検出の適応性を高める。

新しい方法でロボットが安全にエリアをカバーし、挑戦に適応できるようになったよ。

この記事では、AIシステムの意図を評価する方法について考察するよ。

新しい方法が、オフライン強化学習における不均一なデータセットからの学習を改善する。

新しい安全シールドが、自律システムの遅延に対処して、安全な運用を確保するよ。

SEPTはディープラーニングを使って3Dポイントクラウドのワイヤレス伝送を改善するよ。

新しい方法が効率的な双方向通信を通じて画像伝送を向上させる。

新しい指標がモデルの予測精度と明瞭さを向上させる。

研究は、深層学習技術を使って船の向きを予測する効率的なモデルを紹介しています。

新しいフレームワークが都市空輸の安全性と効率を向上させる。

新しい方法がロボットの動作計画と衝突検出の効率を向上させるよ。

重要なアプリケーションのための画像検索の信頼性を高める方法を紹介するよ。

予測できない環境で強化学習モデルを強化するための新しいフレームワーク。

新しい変調技術は、高速シナリオや環境でのワイヤレス通信を改善する。