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Um novo método melhora o aprendizado em ambientes em sistemas de reforço visual.

Novo método melhora a confiabilidade das previsões ao lidar com a incerteza em aprendizado de máquina.

Uma olhada em como determinar áreas de movimento seguras para sistemas autônomos com comportamentos desconhecidos.

Um novo método melhora como os robôs avaliam o que tá à volta com pouca rotulagem.

ISAC combina sensoriamento e comunicação pra melhorar a tecnologia sem fio.

Explorando relações causais detalhadas pra melhorar a tomada de decisão em machine learning.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Explorando as complexidades de alinhar sistemas de IA com os diversos interesses humanos.

O MASA aprende a rastrear objetos usando imagens sem rótulos, melhorando a adaptação em situações diversas.

Este artigo analisa como os modelos de linguagem melhoram a comunicação e interação dos robôs.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Uma nova abordagem melhora a confiabilidade do modelo em previsões importantes.

Explorando o impacto do ISAC e do CF-mMIMO nas tecnologias de comunicação e sensoriamento.

Uma olhada nos erros em SLAM e o papel dos Jacobianos na otimização.

Novos métodos melhoram a precisão na estimativa de profundidade usando dados sintéticos e do mundo real.

Aprenda como sistemas autônomos planejam ações de forma eficaz ao longo do tempo.

ABTrack melhora a velocidade e a eficiência do rastreamento visual em vários dispositivos.

Uma nova técnica melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais através de ajustes geométricos.

Um guia pra detectar problemas com satélites durante missões na Lua e em Marte.

Um novo método melhora a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em situações dinâmicas.

Um novo método pra ensinar máquinas através de vídeos, mesmo com as diferenças visuais.

Um novo método melhora a segurança dos drones usando estimativa resiliente e funções de barreira de controle.

A Previsão de Sobreposição Visual melhora a precisão e eficiência da busca por imagens em ambientes complexos.

Novos métodos melhoram a navegação e a segurança de drones em ambientes complexos.

Robôs cooperam usando só entrada visual, melhorando movimento e coordenação.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisões em ambientes dinâmicos usando aprendizado por reforço em tempo contínuo.

Um novo método ajuda a identificar rapidamente os pontos fracos em modelos de aprendizado profundo.

Apresentando métodos para tomar decisões mais seguras em ambientes de aprendizado por reforço.

Estudo revela métodos para busca eficiente de alvos por agentes móveis em áreas circulares.

TADPoLe treina agentes usando recompensas baseadas em texto para execução natural de tarefas.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de modelos em diferentes tipos de dados.

Novos métodos melhoram a detecção de objetos pequenos na visão computacional.

Aprimorando os conjuntos de previsões quando as condições de dados mudam sem precisar de rótulos.

Um novo método melhora a eficiência do planejamento de movimento em robótica e sistemas autônomos.

O BlackVIP permite o uso eficiente de modelos de IA sem acessar suas partes internas.

O Grad-CAPS melhora a suavidade das ações no aprendizado por reforço para robótica e sistemas autônomos.

Uma visão geral das interações em Sistemas Ciberfísicos e suas implicações.

Um novo algoritmo de fusão melhora significativamente a precisão da segmentação de instâncias em 3D.

Melhorando a detecção com imagens RGB e de profundidade pra enfrentar os desafios do mundo real.

Um novo método melhora a navegação de robôs ao juntar dados visuais e geométricos.