自律システム に関する最新の記事

新しい方法がロボティクスや自律システムの動作計画の効率を改善するんだ。

BlackVIPはAIモデルの内部にアクセスせずに効率的に使えるようにするよ。

Grad-CAPSは、ロボティクスや自律システムの強化学習におけるアクションのスムーズさを向上させるよ。

サイバーフィジカルシステムの相互作用とその影響の概要。

新しいマージアルゴリズムが3Dインスタンスセグメンテーションの精度を大幅に向上させる。

RGB画像と深度画像を使って、実世界の課題に対処するための検出強化。

新しい方法が、視覚データと幾何データを組み合わせることでロボットのナビゲーションを向上させてるよ。

多様なデータセットは、自律システムのための4Dレーダー技術の研究をサポートしてるよ。

パブリックデータを使って、一人称の視点から地図をより良くする。

新しい方法がロボットの探索と目標達成を時間的距離を通じて強化する。

SPCLはマルチタスク環境でのモデル訓練の安定性を向上させる。

ScaleDepthはシーンのスケールと相対的な深さを分けることで深さ推定を改善するんだ。

この論文では、不確実なリソースコストの中でロボットがより良い意思決定をするための方法について話してるよ。

ワイヤレスメッシュシステムにおけるデータパケット配信の最適化についての考察。

強化学習エージェントは、新しい課題に対して知識を適応させて再利用することを学ぶんだ。

新しい機能がLiDARのセグメンテーション精度を向上させて、自動運転をもっと安全にしてるよ。

新しいオドメトリーシステムが内部センサーを使ってロボットのナビゲーション精度を向上させた。

新しいアプローチで因果関係を通じてAIの意思決定が改善される。

新しいアプローチがロボットが未知のエリアをもっと効果的に探索するのを助けてるよ。

この記事では、モバイルロボットの位置決めにシアミーズニューラルネットワークを使うことについて話してるよ。

ニューラルネットワークについて学ぼう、その構造やいろんな業界での応用。

新しい方法がLiDAR、IMU、エンコーダーを使ってSLAMの精度を向上させるんだ。

信頼できる擬似ラベルに注目することで、半監視セグメンテーションを向上させる新しい方法。

Unified-EGformerは、異なる照明条件下で画像の品質を改善する。

新しい手法がハイブリッドグラフニューラルネットワークを使ってシーンの分類を強化する。

新しい方法がエラー検出を通じて分類精度と適応性を向上させる。

適応制御とメタ学習を組み合わせると、不確実性の中でシステムのパフォーマンスが向上するよ。

新しい方法でカメラの位置特定のメモリ使用量が改善されて、精度は落ちないよ。

新しいViTアーキテクチャは、精度を向上させつつ、敵対的脅威に対して耐性を持ってるよ。

AIは物の特性を理解することで、より良い意思決定のための物体認識を強化してるんだ。

新しい方法が、予期しない故障時のロボットの協力を強化する。

知識共有によるより早い強化学習の新しい方法。

高解像度画像で効率的な物体検出のための新しいモデル。

不確実な環境でドローンのためのレジリエントな政策を開発する方法。

ハイパーグラフを使った新しいアプローチが、いろんな環境でのエージェントの軌道予測を改善する。

この研究では、自己適応システムにおける複数の目標を最適化する新しい方法を探っているよ。

ローターフェイルにも関わらず安全に着陸できるように設計されたマルチローターUAVは、大きな前進を意味する。

クラス認識を向上させるための強化外れ値ロジット法を探る。

PointNCBWは、ポイントクラウドデータセットの所有権を確認する信頼できる方法を提供してるよ。

新しい方法が、言語エージェントの意思決定を自己反省を通じて改善するよ。