-
最近の投稿
- Nearest-Neighbourless Asymptotically Optimal Motion Planning with Fully Connected Informed Trees (FCIT*)
- Performance assessment of ADAS in a representative subset of critical traffic situations
- Exciting Contact Modes in Differentiable Simulations for Robot Learning
- Can LLMs plan paths in the real world?
- DECODE: Domain-aware Continual Domain Expansion for Motion Prediction
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (30257) cs.CL (22857) cs.CR (2346) cs.CV (36632) cs.LG (35077) cs.RO (17603) cs.SY (2704) eess.IV (4458) eess.SY (2698) stat.ML (4675)
月別アーカイブ: 2024年4月
Decentralized Multi-Agent Trajectory Planning in Dynamic Environments with Spatiotemporal Occupancy Grid Maps
要約 この論文では、静的および動的障害物がある環境における複数の超小型航空機 ( … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
Decentralized Multi-Agent Trajectory Planning in Dynamic Environments with Spatiotemporal Occupancy Grid Maps はコメントを受け付けていません
Stability control for USVs with SINDY-based online dynamic model update
要約 無人水上車両 (USV) は、水上救助、商取引、科学探査、水難救助、軍事作 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
Stability control for USVs with SINDY-based online dynamic model update はコメントを受け付けていません
An Electromagnetism-Inspired Method for Estimating In-Grasp Torque from Visuotactile Sensors
要約 触覚センシングは、ロボットの触覚を通じて伝達される豊富な接触情報を測定する … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
An Electromagnetism-Inspired Method for Estimating In-Grasp Torque from Visuotactile Sensors はコメントを受け付けていません
Insufficient Statistics Perturbation: Stable Estimators for Private Least Squares
要約 我々は、誤差が次元に線形に依存し、$X^\top X$ の条件数に依存しな … 続きを読む
Probabilistic Numeric SMC Sampling for Bayesian Nonlinear System Identification in Continuous Time
要約 エンジニアリングにおいては、ノイズに汚染されたデータから非線形動的システム … 続きを読む
Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts
要約 ディープラーニングとモデルアナログ予測を統合するハイブリッド手法を導入しま … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts はコメントを受け付けていません
Security and Privacy Product Inclusion
要約 このペーパーでは、さまざまな人口統計的背景を持つユーザーのセキュリティとプ … 続きを読む
Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using OpenFOAM and SmartSim
要約 機械学習 (ML) と数値流体力学 (CFD) を組み合わせることで、技術 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn
Combining Machine Learning with Computational Fluid Dynamics using OpenFOAM and SmartSim はコメントを受け付けていません
Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space
要約 ドメインの一般化は、豊富なトレーニング データとラベルを備えた複数の関連ド … 続きを読む
Can Large Language Models Learn the Physics of Metamaterials? An Empirical Study with ChatGPT
要約 ChatGPT、Gemini、LlaMa、Claude などの大規模言語モ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.optics
Can Large Language Models Learn the Physics of Metamaterials? An Empirical Study with ChatGPT はコメントを受け付けていません