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Nova abordagem melhora a manipulação de objetos por robôs medindo margens de energia para robustez.

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Novo framework GEASD melhora a exploração em situações de recompensa escassa.

Uma nova maneira de coordenar vários robôs em operações de resgate durante emergências.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes restritos.

Explorando como a reconstrução do campo sonoro impacta as experiências de áudio em várias aplicações.

Um jeito de simplificar desafios complicados de encontrar caminhos pra vários agentes é dividindo em partes menores.

Ensinar robôs a fazer tarefas com demonstrações simples mostra um grande potencial de adaptação.

Explorando como os robôs podem ajudar no crescimento e aprendizado das crianças.

Um novo método combina técnicas tradicionais com redes neurais pra melhorar a localização do som.

O PIPER melhora o aprendizado por reforço usando feedback baseado em preferências pra resolver recompensas escassas.

Esse artigo apresenta um método pra controlar a forma de objetos flexíveis usando RL offline.

Novos métodos melhoram a forma como os robôs mapeiam o ambiente para tarefas específicas.

Novos sensores táteis melhoram como os robôs interagem com os objetos.

Novo método melhora a capacidade dos robôs de agarrar objetos de forma eficaz e segura.

Esse estudo explora como os robôs aprendem a andar através da experiência e da simetria.

Um novo método melhora o trabalho em equipe entre robôs em ambientes complexos.

Um método pra criar controladores adaptáveis pra diferentes designs de robôs.

Aprendizado de máquina enfrenta a tomada de decisões com informações limitadas usando métodos inovadores.

Explorando estratégias para otimizar níveis de energia e recompensas em Processos de Decisão de Markov.

Explorando as dinâmicas e aplicações de sistemas ativos auto-alinháveis.

Uma nova estrutura melhora o comportamento de carros autônomos através de técnicas de aprendizado avançadas.

Métodos para robôs localizarem alvos que se movem rápido com informações limitadas.

Um novo framework ajuda os robôs a aprenderem preferências individuais para tarefas domésticas.

Um olhar sobre como o feedback híbrido ajuda os robôs a evitar obstáculos.

Um estudo sobre como melhorar o reconhecimento de localização de robôs móveis usando redes neurais avançadas.

Novo método melhora a tomada de decisão de agentes em ambientes complexos.

Sistemas robóticos tão moldando o futuro da neurocirurgia, melhorando a segurança e a precisão.

Pesquisa sobre otimização de mira a laser em UAVs e planejamento de movimento.

Este estudo apresenta métodos para sincronização de osciladores apesar de falhas e comportamentos maliciosos.

Este artigo fala sobre a importância e as técnicas de reconhecer objetos em 3D usando várias perspectivas.

Uma nova abordagem reduz a coordenação em sistemas multiagentes pra uma navegação melhor.

Aprimorando estratégias de controle pra sistemas enquanto evita obstáculos.

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Métodos eficientes para atribuir tarefas a múltiplos robôs em ambientes em tempo real.

Um olhar claro de como as formas mudam e se adaptam em vários contextos.

A MA-COPP traz novas ideias pra prever resultados em situações complexas com vários agentes.

Um alto-falante fixo melhora a precisão do rastreamento de veículos em ambientes complexos.

Este estudo foca em como os robôs conseguem planejar mesmo cometendo erros.