Um novo método melhora o desempenho da máquina em várias tarefas usando deep learning.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora o desempenho da máquina em várias tarefas usando deep learning.
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Um novo método ajuda robôs a se locomoverem por lugares cheios com segurança.
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O aprendizado por reforço aumenta a eficiência na automação de embalagem de alimentos.
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Uma nova abordagem para MPC robusto foca na viabilidade recursiva para lidar com incertezas.
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Uma nova abordagem melhora a busca de caminhos para múltiplos agentes aproveitando rodovias em ambientes dinâmicos.
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Um novo sistema robótico quer melhorar a eficiência do desbaste das flores na produção de maçãs.
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Novos métodos melhoram a confiabilidade da comunicação para o controle automatizado de trens.
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Estudo revela como políticas de controle afetam o desempenho de modelos de visão em robótica.
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Aprenda como os sistemas de controle mantêm a segurança para agentes que interagem.
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Um novo framework avalia o desempenho de chatbots analisando a qualidade da interação social.
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Uma nova estrutura para desmembrar requisitos complexos em sistemas robóticos.
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Novos métodos melhoram o treinamento de robôs para tarefas do mundo real usando Estocasticidade Intrínseca em Tempo Real.
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Um novo método usa simetria e demonstrações pra ajudar os robôs a aprenderem mais rápido.
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Usar dados sintéticos melhora a detecção de mãos em ambientes industriais.
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Apresentando o SolverX, um solucionador rápido para problemas de controle robótico usando sistemas afins por partes.
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Os robôs melhoram seus movimentos aprendendo com demonstrações humanas.
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A automação nas fábricas melhora a eficiência por meio de algoritmos evolutivos e geração de código de programa.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a precisão na rotulagem de imagens.
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Novas abordagens melhoram o controle preditivo para sistemas complexos usando aprendizado de máquina.
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O PPCNet melhora a eficiência em tarefas de coleta de itens com robôs através de planejamento de caminhos avançado.
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Um olhar sobre como as máquinas aprendem a tomar decisões em situações de incerteza.
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Um método pra aprender objetivos de controle a partir das ações de especialistas em sistemas complexos.
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O Aerostack2 traz uma abordagem padronizada para desenvolver robôs aéreos autônomos.
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Uma abordagem sistemática para controlar grupos de robôs para uma navegação eficiente.
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Um olhar sobre como os agentes chegam a um consenso de forma eficiente através da comunicação aleatória.
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Descubra como simulações treinam agentes de defesa contra ameaças cibernéticas.
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Um novo framework melhora a precisão da configuração de software usando processamento de linguagem natural.
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Esse framework acelera os processos de AutoML avaliando os pipelines cedo.
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Um novo framework combina planejamento clássico e VLMs pra melhorar a execução de tarefas dos robôs.
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Um novo método melhora a segurança do movimento dos robôs com a evitação de obstáculos em tempo real.
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O Q-Learning melhora a eficiência em tarefas de montagem, se adaptando às necessidades complexas de fabricação.
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Um novo método combina sistemas de aprendizado pra melhorar a tomada de decisões e clareza.
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A robótica foca em melhorar o desempenho de tarefas de robôs móveis através da otimização da colocação da base.
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Um novo método melhora a precisão da inspeção de PCBs usando múltiplos ângulos.
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Uma nova maneira de guiar robôs em plantações densas sem GPS.
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Este artigo explora métodos inovadores para rearranjo de objetos robóticos em espaços bagunçados.
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Uma nova abordagem combina técnicas de aprendizado para interações mais seguras com robôs.
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Descubra as técnicas mais recentes em planejamento de movimento de robôs para segurança e eficiência.
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Uma técnica nova permite que robôs estimem a posição usando vários sensores de distância.
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Um novo método melhora a manipulação robótica usando hipernetworks pra controle de pose.
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