Abordando desafios de coordenação em aprendizado por reforço offline com múltiplos agentes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O M-SAT melhora os Transformers de Decisão para tarefas de ação complexas.
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RoDyn-SLAM melhora o mapeamento e rastreamento em ambientes com objetos em movimento.
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Um novo método melhora o aprendizado de robôs com dados rotulados limitados.
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Analisando a necessidade de verificação formal na tecnologia de detecção de objetos.
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A pesquisa busca melhorar a eficiência dos UUVs com sistemas de propulsão inspirados na biologia.
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O MARS ajuda os robôs a perceberem e interagirem melhor com objetos articulados.
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Nova abordagem melhora o mapeamento de nuvem de pontos removendo objetos dinâmicos.
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Uma nova ferramenta pra melhorar a análise de formas na ciência e tecnologia.
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Examine o papel dos sistemas de controle híbridos com múltiplas taxas na engenharia moderna.
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O ReachBot foi criado pra explorar terrenos desafiadores na Lua e em Marte.
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Nova abordagem TOKEN melhora o gerenciamento de eventos raros de direção em veículos autônomos.
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Uma rede leve para estimativa de pose em tempo real em dispositivos móveis.
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Um novo método ajuda os robôs a trabalhar juntos com segurança em áreas lotadas.
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O EAGERx melhora o aprendizado de robôs conectando simulações a tarefas do mundo real.
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PWTO melhora a busca de caminhos para robôs em ambientes complexos.
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Novos métodos melhoram o movimento de robôs de pernas em ambientes complexos usando IA.
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Os robôs estão mudando como a gente vive e trabalha em vários lugares.
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Essa pesquisa explora métodos inovadores pra gerenciar incertezas em sistemas de controle.
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Um novo método melhora a capacidade dos robôs de encontrar objetos em ambientes abertos.
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Um novo método para tomar decisões de forma eficiente em inteligência artificial usando grandes modelos de mundo.
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Um método para os agentes trabalharem juntos pra melhorar as estimativas de dados.
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Apresentando um método para robôs navegarem de boa usando funções de densidade de controle.
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Complexos de Rips planares revelam conexões e estruturas em dados bidimensionais.
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Robôs inspirados na natureza oferecem novas possibilidades em adaptabilidade e performance.
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O modelo GCF melhora a precisão do reconhecimento de expressões faciais usando técnicas inovadoras de deep learning.
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Uma nova abordagem melhora a previsão de ações futuras usando insights visuais e semânticos.
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Robôs quadrúpedes estão aprendendo a andar em duas pernas, melhorando a versatilidade.
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O DextrAH-G melhora a pegada robótica pra várias aplicações em situações do dia a dia.
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Um método novo melhora o realismo dos movimentos humanos usando feedback humano.
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Um novo método usando topologia melhora a detecção de pontos-chave em imagens.
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Melhorando a eficiência de calibração em robótica móvel usando técnicas avançadas de seleção de medidas.
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Um novo método melhora a eficiência e o desempenho do aprendizado por reforço usando modelos físicos.
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Uma nova abordagem pra agentes minimizarem funções difíceis e não suaves juntos.
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Um novo método de grade melhora como os carros autônomos lidam com áreas desconhecidas.
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Explorando uma estrutura unificada para tomada de decisão offline eficaz e suas aplicações no mundo real.
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Nova abordagem melhora a eficiência de busca de caminhos em ambientes complexos.
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O FlowTrack melhora o rastreamento ao focar nos movimentos de pontos individuais e em dados históricos.
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Novas técnicas para encontrar caminhos eficientes em áreas ponderadas.
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Novo método melhora a precisão da previsão visual através da representação de objetos.
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