Neuste Artikel für Sicherheitsingenieurwesen

Neue Techniken verbessern die Überprüfung von tiefen neuronalen Netzen für sicherere Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Neutronenstrahlung die Eigenschaften von Zirkoniumlegierungen verändert, die für Kernreaktoren wichtig sind.

MARVeLus verbindet Verifizierung und Implementierung für sicherere cyber-physikalische Systeme.

Die Forschung zu Deuteron-Interaktionen mit Molybdän ist wichtig für die Sicherheit der Kernenergie.

Ein neues Verfahren für Roboter, um sicher zu navigieren, ohne detaillierte Karten.

Ein Werkzeug, um die Sicherheit von Deep-Learning-Modellen zu überprüfen.

Ein Verfahren vorstellen, wie Roboter sicher navigieren können, indem sie Kontroll-Dichtefunktionen nutzen.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Batterien von Elektrofahrzeugen in Bezug auf Sicherheit und Effizienz zu verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Batterieprognosen für den sicheren Betrieb von eVTOL-Flugzeugen.

CERN rüstet die Strahlabschwächungen auf, um Sicherheit und Effizienz bei hochenergetischen Teilchenstrahlen zu erhöhen.

Forschung konzentriert sich darauf, neuronale Netzwerksteuersysteme zuverlässig und sicher zu machen.

Diese Studie untersucht, wie die Gehirnaktivität von Passagieren die Sicherheit in automatisierten Fahrzeugen verbessern kann.

Die Kombination von Lernen und Planung verbessert die Sicherheit und Effizienz von Robotern bei komplexen Aufgaben.

Neue Fehlergrenzen verbessern die Zuverlässigkeit von GPR in sicherheitskritischen Bereichen.

Eine neue Methode sorgt für Stabilität in neuronalen Netzwerkreglern für kritische Anwendungen.

Eine Methode, um zu beurteilen, welche Zustände stochastische Systeme über die Zeit erreichen können.

Eine neue Methode verbessert die ereignisgesteuerte Steuerung für eine bessere Ressourceneffizienz.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Robotern, indem sie visuelle Daten nutzt, ohne vollständige Informationen zu haben.

Erforsche Mean-Field-Kontrollbarrierfunktionen für sichereres Schwarmmanagement.

Einführung eines Sicherheitsfilterrahmens für effektive Grenzkontrolle in dynamischen Systemen.

Lern, wie ZOCBFs Robotern und selbstfahrenden Autos helfen, Gefahren zu vermeiden.

Entdecke, wie Rectified Control Barrier Functions die Sicherheit in komplexen Steuerungssystemen verbessern.

Finde raus, wie prädiktive Steuerung die Sicherheit von Robotern in komplexen Umgebungen erhöht.

Entdecke fortgeschrittene Methoden, um Roboter in unvorhersehbaren Umgebungen sicher zu halten.