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Cet article parle de méthodes pour améliorer les systèmes de contrôle en utilisant la compression de données axée sur les objectifs.

De nouvelles approches dans le contrôle par mode glissant améliorent la stabilité et l'efficacité énergétique.

Cet article parle d'une méthode pour un accostage sécurisé des vaisseaux spatiaux dans des orbites complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité et la précision dans des systèmes matriciels complexes.

Les chercheurs cherchent à améliorer les stratégies de contrôle en utilisant des symétries dans différents systèmes.

Une nouvelle méthode améliore la manipulation des robots dans des conditions incertaines.

Étude sur l'optimisation du comportement des particules grâce à des stratégies de contrôle dans des environnements imprévisibles.

Explorer des méthodes pour créer des contrôleurs fiables dans divers environnements.

Utiliser la symétrie pour améliorer l'efficacité d'apprentissage dans les algorithmes de contrôle d'avion.

Apprends à gérer les systèmes de contrôle avec peu de données en utilisant des méthodes innovantes.

Ce papier présente une nouvelle méthode pour une analyse de portée efficace dans des systèmes de contrôle complexes.

Cet article présente une méthode pour améliorer la sécurité et la stabilité dans les systèmes d'automatisation.

Apprends comment les processus de décision de Markov améliorent la prise de décision dans des situations incertaines.

Évaluation du MPC et du RL pour un contrôle efficace des batteries.

Les réseaux de neurones améliorent les systèmes de contrôle pour gérer des processus complexes de réaction-diffusion.

Nouveaux cadres pour modéliser efficacement des systèmes complexes en réseau dans les véhicules électrifiés.

Exploration du contrôle prédictif de modèle profond pour des mouvements robotiques adaptables.

Des recherches montrent comment la variabilité améliore les contrôleurs ANN pour de meilleures performances dans des environnements divers.

Une nouvelle approche améliore l'estimation d'état en plein milieu des perturbations dans les systèmes de contrôle non linéaires.

Une approche pratique pour modéliser les convertisseurs contrôlés par droop pour une meilleure analyse de performance.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage par renforcement profond améliore le contrôle des systèmes quantiques.

Combiner le contrôle adaptatif avec l'apprentissage par méta améliore la performance du système en cas d'incertitude.

Présentation du contrôle de diffusion en boucle fermée pour une gestion efficace des systèmes physiques complexes.

Cet article examine comment l'apprentissage par renforcement aide à contrôler les vélos sans soutien supplémentaire.

Un aperçu du contrôle déclenché par des événements à barrière de performance dans des systèmes de réaction-diffusion.

Une nouvelle approche pour améliorer la coordination dans les systèmes de contrôle en couches en utilisant l'apprentissage par renforcement.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse de surveillance des formules STL complexes en utilisant le gel de valeurs.

Une nouvelle approche pour analyser la portée dans des systèmes influencés par le hasard.

De nouvelles méthodes utilisant l'apprentissage par renforcement améliorent le contrôle des systèmes complexes.

Découvre comment les opérateurs de Koopman améliorent l'apprentissage et l'adaptabilité des robots.

Une nouvelle méthode de contrôle améliore la précision de positionnement dans les systèmes lithographiques pour les semi-conducteurs.

Cet article présente des méthodes pour stabiliser des équations paraboliques avec des systèmes de contrôle contre les perturbations.

Un nouveau modèle améliore la communication et réduit la consommation d'énergie dans les systèmes de contrôle sans fil.

Cette étude vise à réduire les temps de transition entre les états dans les gyrateurs browniens.

Ce papier examine des techniques d'apprentissage automatique pour le contrôle de feedback dans des systèmes complexes.

Exploiter le NMPC pour une performance optimale dans les opérations d'électrolyseurs alcalins.

Une étude sur l'amélioration des stratégies de contrôle pour les systèmes avec des délais.

Implémenter l'apprentissage par renforcement multi-agents pour gérer la convection de Rayleigh-Bénard.

Une nouvelle approche simplifie la conception de contrôle tout en garantissant la sécurité dans les systèmes non linéaires.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage grâce aux démonstrations d'experts en utilisant le contrôle en boucle fermée.