月別アーカイブ: 2024年3月

SubjectDrive: Scaling Generative Data in Autonomous Driving via Subject Control

要約 自動運転の進歩は、大規模な注釈付きデータセットに依存しています。 この研究 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.RO | SubjectDrive: Scaling Generative Data in Autonomous Driving via Subject Control はコメントを受け付けていません

Learning Sampling Distribution and Safety Filter for Autonomous Driving with VQ-VAE and Differentiable Optimization

要約 分布から軌跡をサンプリングし、その後、指定されたコスト関数に基づいてそれら … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | Learning Sampling Distribution and Safety Filter for Autonomous Driving with VQ-VAE and Differentiable Optimization はコメントを受け付けていません

SG-PGM: Partial Graph Matching Network with Semantic Geometric Fusion for 3D Scene Graph Alignment and Its Downstream Tasks

要約 シーン グラフは、最近、シーンの包括的な表現として 3D 空間理解に導入さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.RO | SG-PGM: Partial Graph Matching Network with Semantic Geometric Fusion for 3D Scene Graph Alignment and Its Downstream Tasks はコメントを受け付けていません

Safe Collective Control under Noisy Inputs and Competing Constraints via Non-Smooth Barrier Functions

要約 私たちは、矛盾する安全要件やノイズの多い制御入力の下で複雑なミッションを実 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | Safe Collective Control under Noisy Inputs and Competing Constraints via Non-Smooth Barrier Functions はコメントを受け付けていません

Behavior Trees in Industrial Applications: A Case Study in Underground Explosive Charging

要約 産業用アプリケーションでは、自律システムの意思決定ポリシーを実装するために … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | Behavior Trees in Industrial Applications: A Case Study in Underground Explosive Charging はコメントを受け付けていません

Safe Legged Locomotion using Collision Cone Control Barrier Functions (C3BFs)

要約 脚式ロボットは、危険な環境の捜索救助任務や、地球上と宇宙の両方の未踏地域の … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | Safe Legged Locomotion using Collision Cone Control Barrier Functions (C3BFs) はコメントを受け付けていません

Towards Low-Energy Adaptive Personalization for Resource-Constrained Devices

要約 データ ドリフトに対処するための機械学習 (ML) モデルのパーソナライズ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | Towards Low-Energy Adaptive Personalization for Resource-Constrained Devices はコメントを受け付けていません

$H$-Consistency Guarantees for Regression

要約 回帰の $H$ 一貫性限界の詳細な研究を紹介します。 まず、$H$-con … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | $H$-Consistency Guarantees for Regression はコメントを受け付けていません

SWoTTeD: An Extension of Tensor Decomposition to Temporal Phenotyping

要約 テンソル分解は、電子医療記録 (EHR) などの個々のトレースの分析のため … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | SWoTTeD: An Extension of Tensor Decomposition to Temporal Phenotyping はコメントを受け付けていません

Regression with Multi-Expert Deferral

要約 複数の専門家による延期の学習は、学習者が複数の専門家に予測を延期することを … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Regression with Multi-Expert Deferral はコメントを受け付けていません