Lern, wie innovative Steuerungstechniken den Energieverbrauch in verschiedenen Anwendungen reduzieren können.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Lern, wie innovative Steuerungstechniken den Energieverbrauch in verschiedenen Anwendungen reduzieren können.
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Dynamische Betriebsgrenzen helfen, flexible Energiequellen für ein zuverlässiges System zu managen.
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Eine neue Methode verbessert die UAV-Abdeckung, indem sie Bewegung und Kamerasteuerung integriert.
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Erforschung von datenschutzfreundlichem Lernen, während Kommunikationsprobleme im föderierten verstärkenden Lernen angegangen werden.
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Neue Methoden verbessern die Präzision von flexiblen robotischen Manipulatoren.
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Ein Team von Drohnen koordiniert sich, um bösartige UAVs effektiv zu verfolgen und zu stören.
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Ein neues Verfahren verbessert die Genauigkeit der Fehlerschätzung in nichtlinearen Ingenieursystemen.
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Dieser Artikel behandelt aktive Cyberabwehr als Strategie gegen Malware-Bedrohungen.
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Forschung schlägt neue neuronale ODEs vor, die Mannigfaltigkeitsbeschränkungen in der Robotik berücksichtigen.
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GiPH verbessert die Aufgabenverteilung auf Geräten für bessere Leistung.
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Neue Methode beschleunigt die Strahlabstimmung in Beschleunigern mit maschinellem Lernen.
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Untersuchung von Schnittprüfungen von polynomialen Zonotopen in komplexen Systemen.
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Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Spannung Phasenwinkel in elektrischen Energieanlagen zu schätzen.
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Eine Methode zur Steuerung autonomer Systeme, während Sicherheit und Einhaltung gewährleistet sind.
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Methoden zur Regelung verteilter Parameter-Systeme mittels Flachheit und Backstepping-Designs.
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Untersuchen, wie Popularitätsbias die Nutzerzufriedenheit in Empfehlungssystemen beeinflusst.
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Dieses Papier analysiert die wirtschaftlichen Vorteile von Batteriespeichern über ihre Lebensdauer.
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Bayesian Verstärkendes Lernen verbessert die Spannungsregelung inmitten von Cyberbedrohungen.
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Die Antenne hat einen Dualband-Betrieb mit einer einzigartigen gewundenen Struktur für vielseitige Anwendungen.
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Eine neue Methode verringert Risiken in Kontrollsystemen mit Deep Reinforcement Learning.
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Ein Modell für die Hormonregulation in biologischen Systemen.
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Ein neuer Ansatz vereinfacht das Teilen von Daten für effizientes verteiltes Lernen.
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Vereinfache Systeme, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu verbessern.
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