Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Explore la mécanique des fractures, la croissance des fissures et la théorie des maillons les plus faibles, en mettant l'accent sur la distribution statistique des tailles de fissures et l'importance de la plus grande fissure dans la défaillance matérielle.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Couvre le terme de diffusion de l'équation de Boltzmann et la diffusion des porteurs, y compris les phonons, les électrons, les photons et les molécules.
Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
Couvre les défis et les solutions pour que les robots travaillent en toute sécurité avec les humains, en mettant l'accent sur l'adaptabilité et la prévisibilité.
Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur la modulation des systèmes dynamiques pour améliorer la stabilité et permettre le mouvement réactif.
Explore les techniques d'impulsion pour les mesures de signal et les méthodes de réduction du bruit comme l'intégration fermée et la moyenne des wagons.
