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Un nuevo método mejora los cálculos en problemas de control óptimo.

Un enfoque innovador para la recopilación eficiente de retroalimentación en el aprendizaje por refuerzo para la seguridad.

Un método para derivar funciones de costo analizando las acciones de expertos en entornos complejos.

Este artículo examina métodos de control de retroalimentación para una gestión eficiente de líquidos en tanques.

Una mirada a estrategias para gestionar grandes grupos de agentes a través del aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a métodos eficientes para el movimiento de recursos en diferentes áreas.

Analizando comportamientos de expertos para mejorar la robótica y la rehabilitación.

Los robots aprenden tareas observando las acciones humanas a través de ejemplos visuales.

KnewImp mejora la precisión en la imputación de datos faltantes y simplifica los procesos de entrenamiento.

Un nuevo enfoque busca proteger la privacidad del usuario mientras mejora la precisión de los resultados.

La investigación está evolucionando en el transporte óptimo, centrándose en el movimiento eficiente de masas y nuevos algoritmos.

Explorando métodos de transporte óptimo para mejorar la manipulación de la luz en óptica.

Aprende sobre los principios del control óptimo, sus aplicaciones y su importancia en diferentes áreas.

Nuevos métodos buscan mejorar la eficiencia de los algoritmos cuánticos en medio de los desafíos actuales.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para resolver problemas de física que implican ecuaciones diferenciales.

Una mirada al transporte óptimo y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de demostraciones de expertos usando control en bucle cerrado.

Nuevos desarrollos buscan mejorar la eficiencia en la preparación de estados cuánticos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los circuitos cuánticos usando aprendizaje automático y redes tensoriales.

Una mirada a herramientas de toma de decisiones para sistemas financieros inciertos.

Un método para controlar robots a través de Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelos.

Una nueva biblioteca mejora los algoritmos MPPI para aplicaciones robóticas.

Explora RKHS y su papel en la aproximación de funciones matemáticas.

Una mirada a resolver problemas de optimización en medio de la incertidumbre y la complejidad.

Una mirada a equilibrar la privacidad y la funcionalidad en sistemas robóticos.

Explora cómo los estados fantasma influyen en los sistemas dinámicos y su comportamiento.

Descubre cómo el transporte óptimo transforma la logística y el diseño de ingeniería.

Tango* mejora la planificación de síntesis al centrarse en materiales de partida específicos.

Sumérgete en el mundo de las funciones en los espacios de Hilbert y sus aplicaciones.

Descubre cómo los núcleos trigonométricos mejoran los Algoritmos Cuánticos Variacionales en entornos ruidosos.

Explorando la dinámica de los juegos agregativos y las estructuras bilevel en entornos competitivos.

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Un enfoque fresco mejora la optimización de parámetros en algoritmos cuánticos.