Хотя локализация в помещениях является широко изученной темой, полученные недавно результаты могут не соответствовать требованиям, предъявляемым к некоторым устройствам.
Эксперименты с несколькими наборами контрольных данных показали большую эффективность предложенного учеными гибридного метода по сравнению с другими конкурентными автономными и гибридными базовыми уровнями.
Архитектура с двумя винтами оказалась устойчивой к моделированию неопределенных условий полета. Было показано, что более высокая скорость рыскания устройства приводит к большей устойчивости при работе в отказоустойчивом режиме.
Результаты обширных оценок ученых показывают, что RLzoo не только превосходит существующие библиотеки DRL в простоте дизайна API, но и представляет собой эталонную реализацию некоторых алгоритмов DRL.
Конструктивная и материальная простота предлагаемой архитектуры захвата облегчает его интеграцию на системном уровне с другими мягкими периферийными устройствами роботов, что может обеспечить более широкое воздействие в различных областях, таких как цифровое производство, роботизированные манипуляции и медицинские приложения для захвата.
Недавние эксперименты с крупномасштабными наборами данных трафика показывают, что предлагаемый новый метод прогнозирования может значительно снизить вычислительную сложность и потребление памяти при сохранении относительно высокой точности.
Ученые разработали модель, способную изучать 3D-объекты в открытом режиме, используя подход, основанный на глубоком переносе, в сочетании с динамически расширяемыми слоями, который также гарантирует, что эти побочные эффекты в значительной степени сведены к минимуму. Они доказали, что эта модель устанавливает новый современный стандарт не только в отношении точности, но и сложности вычислений.
Ученые представили новую модель для защиты памяти, которая может использоваться в любой операционной системе, независимо от архитектуры. Они показали, что она не только обеспечивает соблюдение свойств целостности системы, делает это без внутренних излишних расходов ресурсов, и даже поддается автоматизации посредством генерации кода из проверенных спецификаций оборудования.
Ученые решили решить проблему стандартизированного тестирования роботизированного зрения для обеспечения улучшения платформ, тесно связанных с людьми и взаимодействующими с ними при помощи сенсорного восприятия.
Новая параллельная и асинхронная архитектура машины Цетлина позволяет обрабатывать более массивные наборы данных и работать с большим количеством предложений для повышения точности вычислений.
Новости из мира науки, технологий и авто