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Nuevos métodos mejoran el rendimiento del sistema de control en medio de incertidumbres.

Técnicas para mejor control en sistemas electromecánicos con conexiones débiles.

Explorando métodos para optimizar el control sobre sistemas cuánticos influenciados por sus entornos.

Combinar la alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi con el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en los sistemas de control.

Nuevos enfoques mejoran las estrategias de control para sistemas complejos y no lineales usando características aleatorias.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar los sistemas de control usando compresión de datos orientada a metas.

Nuevos enfoques en el control de modo deslizante mejoran la estabilidad y la eficiencia energética.

Este artículo habla sobre un método para acoplar naves espaciales de manera segura en órbitas complejas.

Nuevos métodos mejoran la estabilidad y precisión en sistemas de matriz complejos.

Los investigadores buscan mejorar las estrategias de control usando simetrías en varios sistemas.

Un nuevo método mejora la manipulación de robots en condiciones inciertas.

Estudio sobre cómo optimizar el comportamiento de partículas a través de estrategias de control en entornos impredecibles.

Explorando métodos para crear controladores confiables en diferentes entornos.

Usando la simetría para mejorar la eficiencia del aprendizaje en algoritmos de control de aeronaves.

Aprende a enfrentar sistemas de control con datos limitados usando métodos innovadores.

Este documento presenta un nuevo enfoque para un análisis de alcanzabilidad eficiente en sistemas de control complejos.

Este artículo presenta un método para mejorar la seguridad y estabilidad en sistemas de automatización.

Descubre cómo los Procesos de Decisión de Markov mejoran la toma de decisiones en situaciones inciertas.

Evaluando MPC y RL para un control eficiente de baterías.

Las redes neuronales están mejorando los sistemas de control para manejar procesos complejos de reacción-difusión.

Nuevos marcos para modelar de manera eficiente sistemas complejos interconectados en vehículos electrificados.

Explorando el Control Predictivo de Modelos profundo para el movimiento robótico adaptable.

La investigación muestra cómo la variabilidad mejora los controladores de ANN para un mejor rendimiento en entornos diversos.

Un nuevo enfoque mejora la estimación del estado en medio de perturbaciones en sistemas de control no lineales.

Un enfoque práctico para modelar convertidores controlados por caída para un mejor análisis de rendimiento.

Un enfoque novedoso que utiliza aprendizaje por refuerzo profundo mejora el control de sistemas cuánticos.

Combinar el control adaptativo con el meta-aprendizaje mejora el rendimiento del sistema bajo incertidumbre.

Presentamos el Control de Difusión en Bucle Cerrado para una gestión eficiente de sistemas físicos complejos.

Este artículo examina cómo el RL ayuda a controlar bicicletas sin soporte adicional.

Una mirada al control activado por eventos de barrera de rendimiento en sistemas de reacción-difusión.

Un nuevo enfoque para mejorar la coordinación en sistemas de control en capas usando aprendizaje por refuerzo.

Nuevos métodos mejoran la velocidad de monitoreo para fórmulas STL complejas usando congelación de valores.

Un nuevo enfoque para analizar la alcanzabilidad en sistemas influenciados por la aleatoriedad.

Nuevos métodos que usan aprendizaje por refuerzo mejoran el control de sistemas complejos.

Descubre cómo los operadores de Koopman mejoran el aprendizaje y la adaptabilidad de los robots.

Un nuevo método de control mejora la precisión de posicionamiento en sistemas litográficos para semiconductores.

Este artículo presenta métodos para estabilizar ecuaciones parabólicas con sistemas de control contra perturbaciones.

Un nuevo modelo mejora la comunicación y reduce el consumo de energía en sistemas de control inalámbricos.

Este estudio busca reducir los tiempos de transición entre estados en giroscopios brownianos.

Este documento examina técnicas de aprendizaje automático para el control de retroalimentación en sistemas complejos.