Calibrated Probabilistic Obstruction Reasoning with Vision-Language Models for Grasping in Clutter
针对杂乱环境中的抓取问题,提出CPOR-Grasp框架,通过校准视觉-语言模型并融合多种线索估计障碍概率,以提高目标抓取的成功率。
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针对杂乱环境中的抓取问题,提出CPOR-Grasp框架,通过校准视觉-语言模型并融合多种线索估计障碍概率,以提高目标抓取的成功率。
该研究针对家庭护理资源分配问题,提出了一种新的优化方法LEX-COS,通过首先最小化连续性违规、其次减少加班时间,并最后最大化兼容性,以改善现有加权策略下的分配效果。
论文解决了多租户ISAC网络中在线感知会话整合问题,通过提出共享轨迹因子化约束PPO算法优化资源分配与请求接受。
本文针对带有时变峰值功率限制的作业车间调度问题,首次提出了基于精确SAT和约束编程的方法,并在标准实例上验证了其有效性和优越性。
本文针对检索增强生成模型中的安全性和鲁棒性问题,通过定义威胁模型、分类攻击目标,并从管道视角审视防御措施来提升模型的可靠性。
针对杂乱环境中的抓取问题,提出CPOR-Grasp框架,通过校准视觉-语言模型并融合多种线索估计障碍概率,以提高目标抓取的成功率。
该研究针对家庭护理资源分配问题,提出了一种新的优化方法LEX-COS,通过首先最小化连续性违规、其次减少加班时间,并最后最大化兼容性,以改善现有加权策略下的分配效果。
论文解决了多租户ISAC网络中在线感知会话整合问题,通过提出共享轨迹因子化约束PPO算法优化资源分配与请求接受。
本文针对带有时变峰值功率限制的作业车间调度问题,首次提出了基于精确SAT和约束编程的方法,并在标准实例上验证了其有效性和优越性。
本文针对检索增强生成模型中的安全性和鲁棒性问题,通过定义威胁模型、分类攻击目标,并从管道视角审视防御措施来提升模型的可靠性。