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Um novo framework pra melhorar a segurança e o desempenho em sistemas robóticos híbridos.

Novo método melhora a segurança e a eficiência dos robôs em ambientes dinâmicos.

Novo método melhora o planejamento de rotas para coleta de dados em robótica e IA.

Descubra como o CBS-TA-PTC melhora a atribuição de tarefas e a busca de caminhos.

Um olhar sobre como as representações de NN imitam o processamento de memória humano.

Uma nova abordagem ajuda a IA a medir incertezas e melhorar a precisão na tomada de decisões.

Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina para dados 3D.

Melhorando a forma como identificamos fontes de som usando dados áudio-visuais.

Um novo método permite aprender rápido com demonstrações únicas em ambientes instáveis.

Uma nova abordagem melhora a análise de sistemas incertos, como robôs e carros autônomos.

Uma nova abordagem ajuda as máquinas a aprender e interpretar conceitos visuais de forma eficaz.

Novos métodos combinam as ideias dos especialistas com as experiências dos alunos pra melhorar a eficiência.

Apresentando o Aprendizado por Reforço Adaptativo e Seguro para melhorar a segurança em sistemas robóticos.

Esse estudo investiga um novo método de correspondência de imagens focado em regiões texturizadas.

O TransformLoc melhora a localização de enxames de MAVs ao juntar robôs voadores avançados e básicos.

A pesquisa investiga como modelos simples mostram comportamentos complexos e agência.

Uma nova técnica permite mover objetos em ambientes caóticos usando ondas sonoras.

Um novo método melhora a sincronização em osciladores fracamente acoplados para várias aplicações.

Um novo método melhora a tomada de decisão em sistemas de agentes colaborativos.

Um novo método melhora a tomada de decisão no aprendizado de políticas offline.

Um método para agentes otimizarem soluções sem coordenação central.

Este estudo analisa modelos de adaptação motora no treinamento de marcha robótica.

Pesquisas mostram que tem muita complexidade no design e nos métodos de controle de robôs macios.

Um novo sistema combina sensores pra melhorar a navegação e a confiabilidade dos robôs.

Evitando os viéses de estimativa e como eles impactam as técnicas de aprendizado por reforço.

GPSINDy melhora a modelagem de sistemas dinâmicos, mesmo com dados barulhentos.

Uma nova abordagem pra segmentação de imagem melhora o reconhecimento de objetos em vários setores.

Usando RL, a assimilação de dados melhora a precisão das previsões em ambientes caóticos.

Um olhar sobre os riscos associados aos agentes de linguagem e suas estruturas.

Esse estudo foca em melhorar os métodos de aprendizado contínuo em tarefas semânticas 3D.

Novos métodos de filtragem melhoram o rastreamento de objetos para várias aplicações.

Examinando os perigos de integrar modelos de linguagem em sistemas robóticos.

Nova abordagem de Controle P preditivo melhora a segurança em sistemas robóticos.

Este artigo fala sobre como o DPETS melhora a estabilidade e o controle no aprendizado por reforço.

Pesquisadores encontram maneiras de proteger dados sensíveis em ambientes com agentes cooperativos.

Um novo método melhora o aprendizado de robôs com dados simulados para situações da vida real.

Descubra como o SMPC equilibra segurança e desempenho em sistemas incertos.

Um estudo investiga a assistência robótica para pessoas com deficiência visual.

Esse artigo apresenta um novo método pra ajustar sistemas de controle de robôs de forma eficiente.

Este estudo mostra como os LLMs melhoram a eficiência no planejamento e as taxas de sucesso.