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Presentando métodos de control eficientes para sistemas a gran escala utilizando observadores distribuidos.

Un método para calcular de manera precisa los eigenvalores y eigenfunciones en problemas complejos.

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Explorando el papel de las Redes Neuronales Bayesiana en la predicción de flujos turbulentos.

Los robots mejoran las tareas de empuje al manejar mejor la incertidumbre durante la manipulación de objetos.

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El conjunto de datos ROBUST ayuda a los investigadores a resolver problemas de software en robótica.

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El método BSS mejora las simulaciones de flujo de fluidos al captar con precisión los choques y la turbulencia.

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Un nuevo método para mejorar el control en sistemas complejos usando MR-ARL.

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Un modelo mejora la comprensión del movimiento de electrolitos en materiales porosos.

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Explorando cómo los diseños simétricos mejoran el movimiento y la eficiencia de los robots.

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Un nuevo método para acelerar la reparación de modelos de Stateflow y reducir costos.

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Examinando funciones polinómicas y su papel clave en varios campos de estudio.

Fmm LuHN muestra promesas para la superconductividad a temperaturas cercanas a la ambiente.

Métodos para mejorar los procesos de solución cerca de singularidades matemáticas complejas.

Nuevos modelos mejoran las predicciones para flujos granulares complejos en diferentes contextos.

Una visión general de la resonancia vibracional y sus aplicaciones en diferentes campos.

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GATlab simplifica el modelado matemático para investigadores e ingenieros.

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