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Titlebook: RoboCup 2017: Robot World Cup XXI; Hidehisa Akiyama,Oliver Obst,Flavio Tonidandel Conference proceedings 2018 Springer Nature Switzerland

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發(fā)表于 2025-3-21 16:13:54 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱RoboCup 2017: Robot World Cup XXI
編輯Hidehisa Akiyama,Oliver Obst,Flavio Tonidandel
視頻videohttp://file.papertrans.cn/832/831013/831013.mp4
叢書名稱Lecture Notes in Computer Science
圖書封面Titlebook: RoboCup 2017: Robot World Cup XXI; Hidehisa Akiyama,Oliver Obst,Flavio Tonidandel Conference proceedings 2018 Springer Nature Switzerland
描述This book includes the post-conference proceedings of the 21st RoboCupInternational Symposium, held in Nagoya, Japan, in September 2017. The 33 full revisedpapers and 9 papers from the winning teams presented werecarefully reviewed and selected from 58 submissions. The papers areorginazed on topical sections on?Robotics,?Artificial intelligence,?Environment perception,?State estimation and much more.?
出版日期Conference proceedings 2018
關(guān)鍵詞artificial intelligence; Human-Computer Interaction (HCI); humanoid robot; image processing; image segme
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-00308-1
isbn_softcover978-3-030-00307-4
isbn_ebook978-3-030-00308-1Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349
issn_series 0302-9743
copyrightSpringer Nature Switzerland AG 2018
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地板
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Conference proceedings 2018evisedpapers and 9 papers from the winning teams presented werecarefully reviewed and selected from 58 submissions. The papers areorginazed on topical sections on?Robotics,?Artificial intelligence,?Environment perception,?State estimation and much more.?
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:56:59 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:41:01 | 只看該作者
978-3-030-00307-4Springer Nature Switzerland AG 2018
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:51:43 | 只看該作者
RoboCup 2017: Robot World Cup XXI978-3-030-00308-1Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:18:06 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:15:49 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:24:15 | 只看該作者
Analysing Soccer Games with Clustering and Conceptorsimensional manifolds that describe trajectories through a high-dimensional state space that enable situation-specific predictions from the same neural network. With the proposed approach, we can segment games into sequences of situations that are learnt in an unsupervised way, and learn conceptors t
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