FAC melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço com uma gestão de experiência única.
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Informática - Robótica
RSSPesquisadores usam NeRFs pra melhorar sistemas de direção autônoma através de ambientes simulados.
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Usando simetria pra melhorar o aprendizado e desempenho de robôs em tarefas do dia a dia.
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Aprenda como tecnologias avançadas melhoram a confiabilidade em braços robóticos.
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Os robôs aprendem a identificar as formas da arena através da comunicação local e do trabalho em equipe.
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A pesquisa tem como objetivo melhorar a interpretação de ambientes 3D por máquinas para segurança.
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Um novo método melhora os sistemas LiDAR pra aumentar a segurança nos carros autônomos.
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DriveCoT melhora a clareza e a segurança na tomada de decisões de carros autônomos.
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Um framework pra máquinas aprenderem as preferências dos usuários a partir de dados visuais.
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Nova abordagem permite que robôs em enxame escapem de ameaças usando comportamentos parecidos com os de peixes.
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Um olhar sobre as causas e a detecção de imprecisões na tomada de decisão da IA.
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Este artigo fala sobre como os robôs podem entender melhor as preferências humanas na execução de tarefas.
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Este estudo analisa o papel da simulação no desenvolvimento de políticas de controle para robôs autônomos.
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Descubra como os DDPMs melhoram o controle de feedback para sistemas não lineares.
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Dois algoritmos novos melhoram a percepção dos robôs e garantem a segurança em vários ambientes.
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Um novo método melhora a detecção de objetos em ambientes diversos usando dados de LiDAR.
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Usar sensores GelSight melhora muito a precisão na colocação de objetos por robôs.
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Uma nova abordagem melhora os sistemas de câmera e radar pra uma detecção de objetos mais eficiente.
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Um olhar sobre como robôs podem trabalhar juntos na mapeação de recursos no espaço.
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Este artigo apresenta um método formal para testar distúrbios de tráfego em veículos autônomos.
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O sistema RAP adapta os passos das tarefas de vídeos instrucionais pra um planejamento melhor.
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Os robôs aprendem tarefas complexas imitando ações humanas, melhorando sua adaptabilidade.
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MANGO testa modelos de linguagem para navegação e mapeamento em contextos de labirintos.
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Esse estudo destaca a importância das variáveis-alvo na modelagem do comportamento de veículos.
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Um novo método melhora a medição de profundidade de itens transparentes usando segmentação e NeRF.
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KAT permite que robôs aprendam tarefas rapidinho com menos exemplos.
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Introdução ao GlORIE-SLAM, um novo sistema SLAM só com RGB.
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Explorando como a herança lamarckiana pode melhorar a adaptabilidade dos robôs em diferentes ambientes.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na alocação de gráficos de cena 3D para tarefas espaciais.
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Uma nova abordagem pra melhorar os testes realistas de veículos autônomos usando o CtRL-Sim.
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Um novo método melhora o treinamento de carros autônomos através de interações parecidas com as humanas.
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Um olhar sobre como juntar aprendizado de máquina e busca heurística pra melhorar a coordenação dos agentes.
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NeSLAM melhora o mapeamento 3D e o rastreamento de câmeras para várias aplicações.
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Esse estudo explora como os robôs aprendem linguagem e ações através das experiências.
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Explorando o impacto da voz e da aparência na percepção de gênero em robôs.
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Um novo método para os robôs aprenderem continuamente com dados limitados.
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Novo modelo melhora a precisão da colheita de frutas por robôs usando dados de nuvem de pontos 3D.
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A pesquisa melhora a exploração dos robôs ao aprimorar a tomada de decisões usando métodos de percepção ativa.
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Um sistema que ajuda robôs a detectar e corrigir falhas nas tarefas em tempo real.
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UniV2X melhora a direção autônoma através da colaboração entre veículos e infraestrutura.
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