Génie électrique et science des systèmes - Systèmes et contrôle

Un cadre qui améliore la sécurité et l'efficacité d'apprentissage dans les applications de renforcement dans le monde réel.

Explorer le rôle de la théorie des opérateurs de Koopman dans l'amélioration des performances et de la sécurité des véhicules.

Les HDNNs offrent une formation stable et des capacités d'approximation pour des tâches complexes.

Un aperçu de la manière dont les signaux numériques influencent la conception des circuits à travers des EDO à mode commuté avec seuil.

Méthode rapide et économique pour l'identification de systèmes UAV dans des conditions réelles.

Une nouvelle méthode simplifie le routage du trafic avec moins de communication entre les véhicules.

De nouvelles techniques utilisent des signaux existants pour un positionnement intérieur précis.

Cet article explore la manipulation des chiplets pour des applis de micro-assemblage précises.

Une étude sur l'utilisation des réseaux de neurones bayésiens pour un meilleur contrôle dans des environnements incertains.

Une nouvelle méthode améliore les performances des machines pour différentes tâches en utilisant l'apprentissage profond.

De nouvelles techniques améliorent les performances des actionneurs plans à aimants mobiles, en répondant à des défis clés.

Une nouvelle approche du trading qui utilise des poids flexibles pour de meilleurs retours.

Un aperçu de la simulation agrégée pour analyser des réseaux à valeurs finies.

Ce modèle améliore la façon dont les agents coordonnent leurs actions dans des réseaux variés.

Cette étude se concentre sur l'estimation de la charge mentale des conducteurs pour améliorer la sécurité routière.

Explorer des méthodes sécurisées pour combiner la communication et la détection dans les réseaux mobiles.

L'apprentissage par renforcement booste l'efficacité dans l'automatisation de l'emballage alimentaire.

Explorer l'équilibre entre l'efficacité et la performance dans les réseaux cellulaires.

Une nouvelle méthode pour mettre en œuvre le contrôleur Super-Twisting dans des systèmes à temps discret.

Une nouvelle approche du MPC robuste se concentre sur la faisabilité récursive pour gérer les incertitudes.

Améliorer l'entraînement des réseaux neuronaux pour de meilleurs résultats en distribution d'électricité.

Un aperçu des difficultés à contrôler des systèmes en utilisant des données hors ligne.

Une nouvelle méthode accélère la création de trajectoires de vol pour les quadrotors grâce aux transformateurs.

LAMPOS améliore les solutions en temps réel pour la programmation mixte en entiers dans les systèmes de contrôle.

Explorer les interactions et la stabilité des systèmes dynamiques dans différents domaines.

SENeCA booste l'efficacité de SNN en révélant des infos sur l'énergie.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de contrôle pour les systèmes non linéaires en utilisant deux théories avancées.

Utiliser l'apprentissage par renforcement pour améliorer la défense du réseau électrique contre les cyberattaques.

Apprends comment les systèmes de contrôle assurent la sécurité des agents en interaction.

FeDiSa améliore la sécurité et l'efficacité des systèmes électriques contre les menaces cybernétiques.

De nouveaux algorithmes améliorent le filtrage du bruit dans des scénarios de traitement de signal complexe.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions à long terme en choisissant les meilleures mesures.

Analyser la stabilité dans des systèmes complexes influencés par le hasard.

Un nouveau cadre pour décomposer des exigences complexes dans les systèmes robotiques.

Cet article parle du cadre Phy-DRL pour prendre des décisions plus sûres dans des systèmes complexes.

Une plongée approfondie sur comment trois virus se propagent et interagissent dans les populations.

Explorer des stratégies de contrôle avec des soupapes d'accélérateur électriques dans un cadre éducatif.

Une nouvelle approche équilibre le contrôle de consensus et la sécurité dans les systèmes de véhicules autonomes.

Découvrez SolverX, un solveur rapide pour les problèmes de contrôle des robots en utilisant des systèmes affines par morceaux.

Une étude sur l'optimisation de la collecte de données dans les systèmes de capteurs avec des processus dynamiques.