George J. Pappas

Neue Frameworks verbessern die Drohnenleistung durch Lern- und Adaptive-Control-Methoden.

Lerne den Prozess, wie man Modelle für dynamische Systeme mit gemessenen Daten erstellt.

Strategien, um effektiv aus Daten zu lernen, die von vorherigen Beobachtungen abhängen.

Diese Studie untersucht, wie Verzögerungen die stochastische Annäherung im Reinforcement Learning beeinflussen.

Dieser Artikel betrachtet die Bedeutung der Risikoanalyse in der Robotik für die Sicherheit.

Eine Methode, um nichtlineare Systeme effizient zu modellieren und zu steuern, indem aktive Lerntechniken verwendet werden.

CViT kombiniert Operatorlernen mit konditionierten neuronalen Feldern für bessere wissenschaftliche Modellierung.

In diesem Papier wird eine Methode besprochen, wie Roboter durch menschliche Eingaben Sicherheit lernen können.

Untersuchen, wie Agenten trotz Kommunikationsverzögerungen schneller zusammen lernen.

Untersuchen, wie Modellparameter die Leistung bei Langstreckentasks beeinflussen.

PKF verbessert die Objektverfolgungsgenauigkeit in komplexen Umgebungen.

Ein Blick darauf, wie CRM Vorhersagemodelle verbessert und mit Unsicherheiten umgeht.