L'apprentissage par renforcement booste l'efficacité dans l'automatisation de l'emballage alimentaire.
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La science de pointe expliquée simplement
L'apprentissage par renforcement booste l'efficacité dans l'automatisation de l'emballage alimentaire.
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Explorer les avantages de la méthode CSG dans l'optimisation de la conception des nanoparticules.
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Une nouvelle méthode utilise la symétrie et des démonstrations pour aider les robots à apprendre plus vite.
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Les robots améliorent leurs mouvements en apprenant des démonstrations humaines.
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L'automatisation dans les usines améliore l'efficacité grâce à des algorithmes évolutifs et à la génération de code.
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PPCNet améliore l'efficacité des tâches de picking dans les robots grâce à une planification de chemin avancée.
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Cette étude explore l'utilisation du DRL pour améliorer la planification de séquences d'assemblage.
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Le Q-Learning améliore l'efficacité dans les tâches d'assemblage, s'adaptant aux besoins complexes de la fabrication.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'inspection des PCB en utilisant plusieurs angles.
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Exploration du contrôle de la température et de la modélisation dans le traitement par friction-stir.
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Explore les utilisations fascinantes et les propriétés des designs en nid d'abeille dans divers domaines.
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Un aperçu de comment garder les files d'attente stables dans des systèmes complexes.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité des robots tout en gardant la vitesse dans les environnements collaboratifs.
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AVATAR améliore la performance des modèles dans des tâches d'adaptation de données compliquées.
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Un aperçu des stratégies de tests de groupe pour identifier les défauts dans de grandes populations.
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Une nouvelle méthode pour estimer les paramètres de Markov dans des environnements bruyants pour améliorer les performances du système.
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Cet article examine comment la température affecte la rigidité de certains matériaux.
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Découvre le rôle de la quantification de l'incertitude dans les modèles de machine learning.
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Une méthode simplifie le suivi de trajectoire pour des appareils avec des contrôles limités.
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ILC aide les machines à apprendre des tâches passées pour mieux performer à l'avenir.
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Explorer de nouvelles méthodes pour contrôler des systèmes non linéaires complexes en utilisant des approches basées sur les données.
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Un nouveau cadre améliore la simulation d'impression 3D pour de meilleures qualité et efficacité.
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Stratégies pour renforcer la réponse de l'industrie des semi-conducteurs aux changements d'offre et de demande.
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Examiner comment les structures des grains influencent la performance des matériaux dans différents secteurs.
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Des bras robotiques avec des designs modulaires répondent à des besoins variés dans différentes industries.
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Les 3D-IC empilent des couches pour une meilleure performance et efficacité.
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Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la détection des défauts dans la fabrication.
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Explorer la minimisation du regret et l'optimisation des scénarios pour des stratégies de contrôle robustes.
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Examen des dangers de l'embrittlement par métaux liquides dans les matériaux automobiles.
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Les approches basées sur l'apprentissage améliorent le contrôle prédictif des modèles pour une meilleure gestion des systèmes.
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CUQB améliore l'optimisation dans les modèles hybrides avec des composants connus et inconnus.
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Un aperçu des céramiques architecturales qui gèrent super bien la chaleur et le stress.
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Examiner comment les matériaux conçus améliorent la durabilité et gèrent le stress.
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Un aperçu du contrôle par rétrogradation et de ses applications dans des systèmes complexes.
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Des chercheurs découvrent de nouvelles transitions dans la façon dont les solides amorphes réagissent à la pression.
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Apprends comment la détection des valeurs aberrantes identifie des points de données uniques dans différents domaines.
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Des recherches montrent plusieurs états à l'interface Cu/Pb, ce qui influence les propriétés des matériaux.
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Des chercheurs ont développé une méthode économique pour gérer les propriétés magnétiques dans des matériaux à base de silicium.
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