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Um estudo sobre como usar caixas delimitadoras pra prever o comportamento de objetos em ambientes que mudam.

Uma nova ferramenta melhora os testes de agentes de aprendizado por reforço contra falhas.

Este artigo fala sobre técnicas de controle vibracional para estabilizar redes complexas.

Este artigo explora métodos de treinamento eficazes para agentes de aprendizado por reforço para reduzir o arrependimento.

Explorando como os sistemas podem se beneficiar de experiências compartilhadas pra melhorar o desempenho.

Apresentando um novo método para detectar objetos em vários conjuntos de dados com anotações incompletas.

Usando a linguagem pra ensinar robôs a fazer novas tarefas de forma mais eficiente.

Explorando o L-NODEC pra ter mais estabilidade nas estratégias de controle.

Um novo método pra entender melhor sistemas com várias partes em diversas áreas.

Materiais ativos podem mudar de comportamento através da comunicação, imitando respostas semelhantes à vida.

Pesquisas mostram como a adaptabilidade muscular impacta robôs biohíbridos usando aprendizado por reforço.

Robôs aprendem tarefas mais rápido com aprendizado por imitação em contexto.

Essa abordagem melhora a eficiência e a adaptabilidade no planejamento em situações de incerteza.

DeMoBot permite que robôs aprendam tarefas com poucas demonstrações para uma melhor manipulação de objetos.

Um jeito de melhorar o mapeamento interno usando LiDAR 3D e modelos BIM.

Um novo método melhora a estimativa de pose 3D em ambientes complexos.

Descubra como a computação neuromórfica imita o aprendizado do cérebro para uma inteligência de máquina mais eficiente.

Este estudo apresenta um novo modelo para vigas inteligentes usando interações não locais e materiais piezoelétricos.

Um novo método melhora a navegação de robôs em ambientes agrícolas usando detecção de laço.

Um novo método melhora a precisão de velocidade para carros de corrida autônomos.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de conjuntos de dados de qualidade variada em RL offline.

Um novo método melhora a localização de imagens de street view usando dados sequenciais.

A MAPF-GPT traz uma abordagem inovadora pra resolver desafios de pathfinding com vários agentes usando aprendizado de máquina.

Novo conjunto de dados melhora sistemas de visão para rovers e sondas lunares.

Pesquisas mostram que robôs podem melhorar o aprendizado usando padrões de movimento de tarefas anteriores.

Um novo método melhora o controle de robôs em ambientes incertos.

A automação da sutura melhora a precisão cirúrgica e alivia a carga sobre os cirurgiões.

Robôs colaborativos aumentam a produtividade na fabricação com um trabalho de máquina mais eficiente.

Um sistema pra testar algoritmos de agendamento de robôs em ambientes dinâmicos.

O hardware e o software melhorados do Pepper aumentam sua capacidade de entender e responder às pessoas.

Um novo conjunto de dados melhora a compreensão de ambientes 3D para várias aplicações.

Robôs melhoram sua mobilidade aprendendo a prever as características do terreno.

Um método auto-supervisionado melhora a precisão de estimativa de pose para objetos articulados usando dados mínimos.

A Spurfies permite modelagem 3D precisa com dados de imagem limitados.

Robôs agora conseguem mover objetos instáveis mais rápido com uma rotação de bandeja inovadora.

Novos métodos melhoram a clareza e a precisão de nuvens de pontos 3D.

O modelo ResVG melhora o reconhecimento de objetos em imagens através de detalhes e relações aprimorados.

Usando redes neurais profundas pra melhorar a detecção de colisões em técnicas avançadas de manufatura.

Um novo método melhora a eficiência e a segurança nos movimentos de robôs humanoides.

Uma nova abordagem melhora o desempenho do sistema ao lidar com incertezas no design e no controle.