自律システム に関する最新の記事

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。

制御バリア関数がさまざまなシステムで安全を維持する役割を探る。

アクター-クリティック手法での重いボールモーメンタムを使った学習効率強化の新しいアプローチ。

新しいシステムが屋内の気球が自動でナビゲートできるように視覚的な位置特定を使ってるよ。

オントロジーを統合することで、不確実で複雑な環境での計画が強化されるんだ。

注意喚起付き転送は、強化学習アプリケーションの安全性とパフォーマンスを向上させるよ。

新しい方法が重要なシステムにおけるニューラルネットワークの安全性確認を改善する。

新しい戦略で頻繁にリセットせずに学習効率がアップするよ。

新しいアプローチが機械学習モデルの不確実性定量化を強化する。

ラベルノイズの中でモデルの精度を向上させる新しいアプローチ。

ドメイン適応の問題に取り組んで3Dオブジェクト検出システムを改善する。

攻撃からロボットが復旧するのを助けつつ、ミッションに従ったままでいる技術。

ハイブリッド制御システムが自律技術の課題にどう取り組んでるかを発見しよう。

新しい方法がコンピュータビジョンアプリケーションにおける追跡精度と一貫性を向上させてるよ。

この記事では、Kerbal Space Programを使った宇宙船ミッションにおけるLLMの役割について話してるよ。

イベントカメラを使った新しいシステムがロボットのナビゲーションとマッピングの精度を向上させてるよ。

ConVisはマルチモーダル大規模言語モデルの不正確さを最小限に抑えることを目指してる。

新しいナビゲーション方法が混雑した環境でロボットの安全性を向上させる。

INKは、機械学習において分布外サンプルを特定する信頼できる方法を提供する。

新しい方法が、分類と位置特定の課題に対処することで物体検出のパフォーマンスを向上させる。

新しいアプローチでAUVが水中でタイムリーな意思決定をできるようになるよ。