Apresentando o Aprendizado por Reforço Adaptativo e Seguro para melhorar a segurança em sistemas robóticos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Apresentando o Aprendizado por Reforço Adaptativo e Seguro para melhorar a segurança em sistemas robóticos.
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Esse estudo investiga um novo método de correspondência de imagens focado em regiões texturizadas.
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O TransformLoc melhora a localização de enxames de MAVs ao juntar robôs voadores avançados e básicos.
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A pesquisa investiga como modelos simples mostram comportamentos complexos e agência.
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Uma nova técnica permite mover objetos em ambientes caóticos usando ondas sonoras.
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Um novo método melhora a sincronização em osciladores fracamente acoplados para várias aplicações.
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Um novo método melhora a tomada de decisão em sistemas de agentes colaborativos.
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Um novo método melhora a tomada de decisão no aprendizado de políticas offline.
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Um método para agentes otimizarem soluções sem coordenação central.
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Este estudo analisa modelos de adaptação motora no treinamento de marcha robótica.
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Pesquisas mostram que tem muita complexidade no design e nos métodos de controle de robôs macios.
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Um novo sistema combina sensores pra melhorar a navegação e a confiabilidade dos robôs.
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Evitando os viéses de estimativa e como eles impactam as técnicas de aprendizado por reforço.
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GPSINDy melhora a modelagem de sistemas dinâmicos, mesmo com dados barulhentos.
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Uma nova abordagem pra segmentação de imagem melhora o reconhecimento de objetos em vários setores.
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Usando RL, a assimilação de dados melhora a precisão das previsões em ambientes caóticos.
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Um olhar sobre os riscos associados aos agentes de linguagem e suas estruturas.
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Esse estudo foca em melhorar os métodos de aprendizado contínuo em tarefas semânticas 3D.
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Novos métodos de filtragem melhoram o rastreamento de objetos para várias aplicações.
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Examinando os perigos de integrar modelos de linguagem em sistemas robóticos.
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Nova abordagem de Controle P preditivo melhora a segurança em sistemas robóticos.
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Este artigo fala sobre como o DPETS melhora a estabilidade e o controle no aprendizado por reforço.
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Pesquisadores encontram maneiras de proteger dados sensíveis em ambientes com agentes cooperativos.
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Um novo método melhora o aprendizado de robôs com dados simulados para situações da vida real.
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Descubra como o SMPC equilibra segurança e desempenho em sistemas incertos.
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Um estudo investiga a assistência robótica para pessoas com deficiência visual.
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Esse artigo apresenta um novo método pra ajustar sistemas de controle de robôs de forma eficiente.
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Este estudo mostra como os LLMs melhoram a eficiência no planejamento e as taxas de sucesso.
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Um novo algoritmo combina BQL e CFR pra melhorar o aprendizado em ambientes dinâmicos.
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Uma olhada em como criar sistemas de medição acessíveis para robôs de equilíbrio.
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Um novo método ajuda os robôs a seguirem comandos complexos de forma mais eficaz.
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Esse artigo explora como a inferência ativa molda o movimento e a tomada de decisão.
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Câmeras baseadas em eventos melhoram a leitura de códigos de barras e sinais borrados.
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Usar câmeras e pontos de referência melhora o rastreamento de localização em lugares sem GPS.
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Esse artigo explora o uso eficiente de enxames de UAVs pra uma melhor cobertura de área.
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Novos métodos ajudam robôs a navegar usando entrada visual sem mapas complexos.
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Explorando como o magnetismo influencia a forma de fitas elásticas ferromagnéticas.
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Uma olhada no Mapa Auto-Organizável Contínuo e suas capacidades de aprendizado.
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Um novo método para agentes de IA aprenderem com o ambiente usando código.
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Esse artigo explora como a augmentação de dados melhora o aprendizado em aprendizado por reforço profundo.
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