Zobrazeno 1 - 10
of 3 623
pro vyhledávání: '"A. P. Likhachev"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
V. V. Kochetkov
Publikováno v:
Вестник Московского Университета. Серия XXV: Международные отношения и мировая политика, Vol 11, Iss 4, Pp 196-218 (2020)
The International Likhachev Scientific Readings is a unique phenomenon not only for the Russian but for the universal academic and social thought as well. The review examines a fundamental work by A.S.Zapesotsky, a Rector of St. Petersburg University
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4acccc7c607a45668a589f489f9e72fc
Autor:
N. B. Sredinskaya
Publikováno v:
Гуманитарные и юридические исследования, Vol 0, Iss 4, Pp 108-116 (2022)
The basis of this work is 12 letters of the Venetian Doges (lettere ducali) of the XIV-XV centuries to Ferrara from the collection of N. P. Likhachev (1862-1936), stored in the Western European Section of the Scientific and Historical Archive of the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fca4c314ebb74209a3b7b14446e6db6e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Model-based planners and controllers are commonly used to solve complex manipulation problems as they can efficiently optimize diverse objectives and generalize to long horizon tasks. However, they are limited by the fidelity of their model which oft
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.13979
Graphs of Convex Sets (GCS) is a recent method for synthesizing smooth trajectories by decomposing the planning space into convex sets, forming a graph to encode the adjacency relationships within the decomposition, and then simultaneously searching
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.08909
Diffusion models have recently been successfully applied to a wide range of robotics applications for learning complex multi-modal behaviors from data. However, prior works have mostly been confined to single-robot and small-scale environments due to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.03072
Traditional multi-agent path finding (MAPF) methods try to compute entire start-goal paths which are collision free. However, computing an entire path can take too long for MAPF systems where agents need to replan fast. Methods that address this typi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.01798