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Este estudio se centra en mejorar la adaptabilidad en algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo.

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Un marco que usa agentes le da a los usuarios el poder de manejar la seguridad y las preferencias de privacidad de IoT.

Un nuevo enfoque para mejorar la regulación de voltaje con técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque que utiliza IA para un control efectivo de colas en entornos reales.

Este estudio muestra cómo el aprendizaje automático puede mejorar los caminos de diagnóstico para enfermedades complejas.

Usando aprendizaje profundo para mejorar la eficiencia del transporte público y reducir costos.

Las técnicas de IA mejoran la colocación de cortafuegos para reducir efectivamente la propagación de incendios forestales.

Los sistemas de almacenamiento de energía en baterías adoptan nuevas estrategias de puja para optimizar su participación en el mercado.

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Un nuevo enfoque mejora la claridad en la dosificación de warfarina y la atención al paciente.

Presentamos SAFE-RL para tomar decisiones más claras en sistemas de IA.

Un nuevo enfoque mejora la gestión de la red eléctrica utilizando topologías objetivo y aprendizaje profundo.

Un nuevo método para ajustes rápidos de exposición de cámara usando aprendizaje por refuerzo profundo.

La tecnología AARIS mejora la comunicación a través de UAVs, superando los desafíos de las redes tradicionales.

SINDy-RL mejora la eficiencia y la interpretabilidad en sistemas de control utilizando aprendizaje de diccionario escaso.

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Un nuevo enfoque para mejorar la disponibilidad de los clientes en el aprendizaje federado.

Apuntando a una gestión energética eficiente a través de redes inteligentes y nuevas tecnologías.

Un nuevo programador mejora la comunicación en el Internet Industrial de las Cosas usando aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones para vehículos aéreos de combate no tripulados en combates aéreos.

Aprovechando el aprendizaje por refuerzo para optimizar la programación de trabajos usando técnicas del índice de Gittins.

Un nuevo método mejora la confianza y la toma de decisiones para los consejos asistidos por IA.

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Un nuevo método usa aprendizaje por refuerzo profundo para mejorar la eficiencia de la diferenciación automática.

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Un estudio sobre la predicción de fallos en la red eléctrica a través del análisis de aprendizaje profundo por refuerzo.

El estudio mejora las estrategias de cambio de carril para coches autónomos en tráfico mixto.

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Un nuevo método mejora la ruta para las entregas de vehículos eléctricos.

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Las antenas fluidas mejoran la comunicación y el entrenamiento de modelos en el aprendizaje federado.

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Investigando la asignación de qubits y arquitecturas modulares para mejorar la eficiencia de la computación cuántica.