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Um novo método melhora o aprendizado por reforço profundo otimizando hiperparâmetros e funções de recompensa simultaneamente.

Apresentando o CLOi-Mapper, uma solução SLAM flexível para robôs comerciais.

Explorando como partes simples se juntam para formar estruturas complexas.

Um jeito de melhorar a eficiência do sistema sem precisar saber todos os detalhes.

Um método pra derivar funções de custo analisando as ações de especialistas em ambientes complexos.

Este estudo aprimora a eficiência de agentes móveis na localização de alvos ocultos.

Estudo revela métodos para busca eficiente de alvos por agentes móveis em áreas circulares.

Um novo modelo melhora a comunicação e o treinamento entre agentes usando mapas de crenças.

Fibottention aumenta a eficiência na compreensão visual por máquinas.

CORE4D oferece insights únicos sobre como as pessoas reorganizam itens domésticos juntas.

Combinar sensores visuais e hápticos melhora a estimativa de pose para uma colaboração mais segura entre humanos e robôs.

Novas técnicas permitem o rearranjo eficiente de componentes de imagem, aumentando a criatividade.

Explorando a combinação de tecnologia e arte na modelagem humana e estimativa de pose.

Um sistema chamado TieBot ajuda robôs a aprenderem a dar nó em gravatas usando simulações.

Apresentando algoritmos pra equilibrar múltiplos objetivos em tarefas de otimização.

Apresentando um novo método para melhores soluções em tarefas complexas de engenharia e robótica.

RoboUniView melhora a forma como os robôs aprendem tarefas em diferentes configurações de câmeras.

Um olhar sobre melhores sistemas de suspensão para os rovers de exploração de Marte.

Este artigo analisa métodos de controle de feedback para uma gestão eficiente de líquidos em tanques.

Um novo método melhora o aprendizado robótico através de um tempo de ação flexível.

Uma nova estrutura pra ajudar agentes de RL a se adaptarem melhor em ambientes que mudam.

SPITE melhora o planejamento de movimentos para robôs em ambientes em mudança com atualizações mais rápidas.

Novos algoritmos aumentam a eficiência da inspeção robótica para várias aplicações do dia a dia.

O SMPLOlympics oferece ambientes simulados pra humanos competirem em esportes estilo Olimpíadas, melhorando o aprendizado de movimento.

Uma análise do impacto do SAM Não Supervisionado na segmentação de imagens com menos trabalho manual.

Novo sistema permite que robôs reorganizem objetos usando entradas visuais e de linguagem.

Um novo modelo explora como a gente ajusta nossos padrões de caminhada.

Este artigo fala sobre como métodos analíticos melhoram as técnicas de identificação de sistemas.

Explorando como os agentes equilibram desempenho e custos de recursos em situações imprevisíveis.

Um novo método híbrido melhora o aprendizado de máquina ajustando RL e estratégias de controle.

Um novo benchmark avalia a eficácia de modelos de linguagem em aplicações robóticas.

OfCaM melhora a precisão em rastrear movimentos humanos usando gravações de vídeo.

Um método que permite que robôs se adaptem a mudanças inesperadas durante as tarefas.

Robôs estão aprendendo a se comunicar de forma natural com os humanos através de modelos de linguagem avançados.

Apresentando um método pra robôs se locomoverem com segurança sem mapas detalhados.

Explorando a sinergia entre comunicação e sensoriamento usando sistemas mmWave.

Um novo método ajuda os agentes a aprenderem com os experts, mesmo com informações faltando.

As GNNs de energia melhoram a comunicação e a adaptação em sistemas multiagente.

O aprendizado por reforço em loop aberto oferece uma nova maneira para os agentes tomarem decisões.

Carros autônomos usam sistemas baseados em regras pra navegar nas estradas e tomar decisões de forma mais segura.