National Institute for Astrophysics, Optics and Electronics Luis Enrique Erro No. 1, Santa Maria Tonantzintla, Puebla, Mexico;
National Institute for Astrophysics, Optics and Electronics Luis Enrique Erro No. 1, Santa Maria Tonantzintla, Puebla, Mexico;
National Institute for Astrophysics, Optics and Electronics Luis Enrique Erro No. 1, Santa Maria Tonantzintla, Puebla, Mexico;
Robotics and automation; Mobile robots and autonomous systems; Vision; Recognition and reconstruction; Network robotics;
机译:基于低级模仿策略与在线学习相结合的模仿学习对多机器人系统的影响
机译:基于高级强化学习架构和自适应系统理论的捕食者—保护者—猎物多机器人系统分析与解决方案
机译:用于多机器人系统中的演示的合作学习的数据集模式
机译:学习多机器人系统的概念
机译:具有多机器人系统的人体机器人的代表学习
机译:通过基于地图的深度增强学习分布式非传送多机器人碰撞避免
机译:通过系统的教学方法设计讲座,(saTL)方法论概念概念在使化学家能够实现方面发挥着至关重要的作用。最近开发的基于概念的教学方法可能在促进理解化学概念和吸收化学重要理论基础的努力中发挥关键作用。 a. F. m. Fahmy和J. J. Lagowski是世界范围内通过这种新颖的教学模式建立年轻一代概念的主要人物。然而,他们的努力,直到最近已经大多是有机化学特定的。然而,saLTC教学方法同样适用于化学中的其他各个学科。因此,saTLC方法也可用于克服学生在理解任何化学实体对特定和所需化学作用的功效方面所面临的问题。本演示文稿概述了saTLC技术可能应用于与物理化学的许多方面相关的概念,这些概念将被整合在一个单元中,以促进化合物在任何研究人员所需的任何化学变化中的应用。
机译:学习多机器人系统中的角色切换