Yeux composés artificiels stéréoscopiques pour la perception spatiotemporelle dans l'espace tridimensionnel

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Des yeux composés artificiels stéréoscopiques pour la perception spatiotemporelle dans l’espace tridimensionnel Cet article de recherche a été publié le 15 mai 2024 dans la revue « Science Robotics », intitulé « Des yeux composés artificiels stéréoscopiques pour la perception spatiotemporelle dans l’espace tridimensionnel (Stereoscopic Artificial C...

Locomotion humanoïde dans le monde réel avec apprentissage par renforcement

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Marche de Robot Humanoïde dans le Monde Réel Basée sur l’Apprentissage Renforcé Introduction Les robots humanoïdes ont un potentiel énorme à opérer de manière autonome dans des environnements diversifiés, ce qui peut non seulement réduire la pénurie de main-d’œuvre dans les usines, mais aussi aider les personnes âgées à domicile et explorer de nouv...

Un œil composé de trous ultra large utilisant un réseau de nanofils hémisphériques pour la vision des robots

Un œil composé de trous ultra large utilisant un réseau de nanofils hémisphériques pour la vision des robots

Oeil composé à vision ultra-large basée sur un réseau de nanofils hémisphériques pour la vision robotique Dans le contexte du développement rapide de l’intelligence artificielle et de la robotique contemporaine, les systèmes de vision, en tant que composantes cruciales, ont attiré une attention et des recherches approfondies. Selon l’article de rec...

Réseau Régularisé d'Information-Méta Multi-Template pour le Diagnostic de la Maladie d'Alzheimer Utilisant l'IRM Structurelle

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Réseau régularisé par méta-informations multi-modèles pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer : Une étude basée sur l’imagerie par résonance magnétique structurelle Contexte de l’étude La maladie d’Alzheimer (AD) est une maladie neurodégénérative progressive, dont le diagnostic et la détection précoce sont des défis importants dans le domaine ...

Réseau d'apprentissage de régularisation implicite inspiré du mécanisme de génération de bruit et d'imagerie pour la reconstruction CT à faible dose

Réseau d'apprentissage de régularisation implicite inspiré du mécanisme de génération de bruit et d'imagerie pour la reconstruction CT à faible dose

#Application d’un Réseau d’Apprentissage avec Régularisation Implicite Inspiré par la Génération de Bruit et le Mécanisme d’Imagerie à la Reconstruction de CT à Basse Dose La tomodensitométrie à basse dose (Low-Dose Computed Tomography, LDCT) est devenue un outil important en imagerie médicale moderne, visant à réduire les risques radiatifs tout en...

Fusion non supervisée des images PAT et IRM non alignées via une génération d'images cross-modalité et un enregistrement mutuellement renforçants

Fusion non supervisée d’images PAT et IRM non alignées à l’aide de méthodes de génération et de recalage d’images cross-modales renforcées mutuellement Contexte et objectifs de la recherche Ces dernières années, la tomographie photoacoustique (Photoacoustic Tomography, PAT) et l’imagerie par résonance magnétique (Magnetic Resonance Imaging, MRI) on...