Uma ferramenta que combina Selenium e JUnit 5 pra facilitar os testes de aplicações web.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Novas abordagens de aprendizado de máquina melhoram as capacidades de rastreamento robótico em ambientes incertos.
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Apresentando o FormNexus, um jeito de automatizar testes de formulários web de forma eficiente.
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Novos sistemas automatizam respostas a Ações de Escritório de Patentes, melhorando a eficiência para os advogados.
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Esse artigo fala sobre um novo método pra máquinas usarem ferramentas em ambientes dinâmicos.
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Um novo método ajuda a identificar e resolver falhas em sistemas automatizados usando simulações.
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Apresentando o AgentHPO, uma estrutura que automatiza a ajuste de hiperparâmetros usando Grandes Modelos de Linguagem.
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Este artigo estuda como o controlador iP gerencia a estabilidade em sistemas de controle linear.
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Descubra como os agentes podem melhorar modelos base para ter melhores resultados em IA.
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Aproveitando a tecnologia pra analisar dados de crises internacionais de forma eficiente.
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Uma nova abordagem melhora o design do fluxo de trabalho na análise de dados através da automação e flexibilidade.
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Um novo controlador PD melhora o desempenho de robôs com junta flexível.
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Um novo método combina aprendizado e segurança para um controle de robô mais esperto.
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Pesquisadores apresentam um método automatizado para codificação ICD eficiente de textos médicos.
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Entender o papel do tempo em sistemas automatizados melhora a funcionalidade deles.
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Um método que combina tomada de decisão rápida com comportamentos diversos de robôs.
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Novo método para exploração robótica segura enquanto aprende de forma eficaz.
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Um novo método melhora a segurança dos robôs ao navegar em ambientes complexos.
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Um projeto tem como objetivo automatizar a classificação de códigos de atraso de trem usando aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem para aprendizado por reforço lida com recompensas atrasadas usando feedback agrupado.
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CURE melhora o desempenho dos robôs otimizando as configurações de jeito eficiente.
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Novos métodos melhoram o design de controle para especificações robóticas complexas.
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Novos métodos ajudam robôs a explorar ambientes desconhecidos sem mapas prévios.
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Usando Modelos de Visão-Linguagem pra melhorar o feedback e a eficiência de aprendizado dos robôs.
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Explorando novas maneiras de criar layouts de design eficazes.
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Um novo método ajuda os robôs a encontrarem caminhos seguros em meio à incerteza.
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Analisando métodos de controle para agentes que mantêm formações enquanto seguem um caminho.
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Apresentando o ScreenAgent, uma IA inovadora pra gerenciar tarefas do computador de forma eficaz.
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Aprenda a gerenciar sistemas desconhecidos de forma eficaz com estratégias de controle agnósticas.
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Um novo método pra buscas de programas de machine learning mais rápidas e melhores.
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Desenvolvendo algoritmos pra melhorar o aprendizado por reforço usando feedback humano, mesmo com dados corrompidos.
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Uma nova ferramenta reduz os gastos na correção automática de bugs enquanto mantém a eficácia.
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ACTER oferece explicações eficazes para falhas de decisões de máquinas em aprendizado por reforço.
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Pesquisadores desenvolvem um método para controlar robôs de forma eficiente em diferentes designs.
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Os robôs conseguem aprender habilidades de manipulação através de métodos de aprendizado baseados em vídeo.
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Novos métodos melhoram como as máquinas aprendem a seguir comandos humanos de forma eficaz.
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Uma nova abordagem pra alinhar agentes com os objetivos humanos e o ambiente.
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Garantir comportamento ético e transparência em agentes inteligentes é crucial pra confiança.
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Robôs agora conseguem fazer novas tarefas sem precisar de requalificação, graças à adaptação zero-shot.
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Um novo framework pra melhorar a segurança e o desempenho em sistemas robóticos híbridos.
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