Explorer deux approches basées sur les données pour les systèmes de contrôle.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer la stabilité dans les systèmes de contrôle en temps réel.
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Examiner comment les agents se coordonnent sans communication directe dans des systèmes décentralisés.
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Présentation de modèles Koopman innovants conçus pour la stabilité dans l'apprentissage des systèmes.
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Une méthode combinant la priorisation des tâches et un calcul efficace pour le contrôle robotique.
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Un aperçu de comment les expansions de Wilcox et Fer aident à résoudre des équations différentielles.
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L'étude propose une référence pour contrôler efficacement des groupes de véhicules autonomes.
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Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le contrôle des systèmes dynamiques grâce aux groupes de Lie.
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Une nouvelle approche garantit que les tâches sont terminées dans les délais impartis.
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Une nouvelle approche RNN améliore la réponse de vitesse moteur dans les véhicules électriques et les drones.
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Cette étude examine le rôle de la simulation dans le développement de politiques de contrôle pour les robots autonomes.
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Découvrez comment les DDPM améliorent le contrôle de retour pour les systèmes non linéaires.
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Cette méthode montre des promesses pour des applications en robotique et en médecine.
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Apprends comment l'algorithme NRP FD gère les problèmes de redondance dans les systèmes de contrôle.
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Les ingénieurs utilisent des méthodes avancées pour garder les systèmes critiques pour la sécurité stables et sécurisés.
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Une méthode combinant l'opérateur de Koopman et des approches par noyau pour améliorer le contrôle des systèmes non linéaires.
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Cet article parle de comment les méthodes basées sur les données améliorent les systèmes de contrôle grâce à des modèles simplifiés.
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Un aperçu des méthodes formelles pour concevoir des systèmes autonomes sûrs.
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Présentation de méthodes de contrôle efficaces pour des systèmes à grande échelle en utilisant des observateurs distribués.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des systèmes non linéaires et de leurs mesures d'observabilité.
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Une nouvelle méthode pour améliorer le contrôle dans les systèmes complexes en utilisant MR-ARL.
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De nouvelles méthodes aident les robots à naviguer efficacement dans des environnements dynamiques.
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Cet article examine à quel point les politiques fonctionnent à partir de modèles approximatifs dans des environnements complexes.
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Cet article explore l'intégration du contrôle PID dans les transformateurs pour améliorer la robustesse et la qualité de sortie.
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Cette recherche évalue des stratégies pour gérer des systèmes complexes en période d'incertitude.
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Développer des systèmes de contrôle résilients est super important pour protéger les infrastructures critiques.
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation d'état en robotique en rendant le traitement du bruit plus efficace.
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Une nouvelle méthode de contrôle propose une approche réaliste pour améliorer la sécurité et l'efficacité des systèmes.
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Ce travail examine des stratégies d'optimisation sparse efficaces dans les espaces de Sobolev fractionnaires.
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Une méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes avec des contraintes d'égalité non linéaires.
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Explorer les réseaux de neurones pour un meilleur contrôle dans les colonnes de distillation.
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Améliorer les stratégies de contrôle pour les systèmes tout en évitant les obstacles.
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Un aperçu des équations intégrales-différentielles et leur impact sur les systèmes du monde réel.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles avec un contrôle adaptatif pour une meilleure prise de décision.
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Un agent robotique navigue dans l'espace pour découvrir efficacement des limites de ligne cachées.
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GXU logic propose des méthodes structurées pour créer des systèmes de contrôle efficaces en automation.
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Une méthode pour que les agents maintiennent des formes avec une communication minimale.
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Apprends à créer des programmes fiables qui réagissent à leur environnement.
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Une nouvelle méthode améliore les stratégies de contrôle pour des systèmes complexes influencés par des incertitudes.
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De nouveaux modèles améliorent la maniabilité des robots aériens avec des câbles flexibles.
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