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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.

Combiner des réseaux de neurones avec la MPC améliore l'efficacité dans les systèmes de contrôle complexes.

Un aperçu du contrôle par recherche d'extrêmes dans les systèmes dynamiques multivariables.

Exploration des méthodes de contrôle des satellites utilisant des forces magnétiques dans l'espace.

Explore la signification des pôles et des zéros en physique quantique.

Examen des méthodes de coordination pour des systèmes multi-agents efficaces.

La recherche se concentre sur la fiabilité et la sécurité des systèmes de contrôle basés sur des réseaux de neurones.

Une étude sur la manipulation de la température en utilisant des conditions aux limites de Wentzell et un contrôle de Dirichlet.

Un nouveau cadre combine le contrôle PID et l'apprentissage par renforcement pour améliorer la gestion des processus chimiques.

Une analyse des défis de prise de décision dans un système de contrôle décentralisé.

Un cadre pour un meilleur contrôle dans des systèmes avec des incertitudes en utilisant des données réelles.

Approches innovantes pour réguler des systèmes non linéaires complexes en utilisant des méthodes basées sur les données.

Un aperçu des systèmes de contrôle partagé pour améliorer l'interaction entre les robots et les utilisateurs.

Une méthode pour réduire le trafic de messages dans les systèmes de contrôle sans perdre en performance.

De nouvelles méthodes pour gérer plusieurs objectifs dans les systèmes de contrôle améliorent la performance et la prise de décision.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité de la fréquence dans les réseaux électriques d'énergie renouvelable.

Une nouvelle méthode pour améliorer les systèmes de contrôle sous incertitude en utilisant le contrôle robuste sur la distribution.

De nouvelles stratégies améliorent la régulation de la tension dans les convertisseurs DC-DC sous des conditions de charge variables.

Explorer comment les systèmes peuvent profiter d'expériences partagées pour améliorer leur performance.

Présentation d'une nouvelle méthode pour des calculs de fonctions d'énergie plus rapides dans des systèmes non linéaires.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et le contrôle de la rotation des satellites.

Stratégies pour améliorer la communication dans les systèmes de contrôle en réseau face à des défis comme les pertes de paquets.

Une nouvelle approche améliore la performance du système en s'attaquant aux incertitudes dans la conception et le contrôle.

Un aperçu du système de contrôle essentiel pour les expériences avec des atomes ultrafroids.

Explore comment les convertisseurs DC-DC garantissent une alimentation stable dans les systèmes électroniques.

Cet article explique la planéité et la planéité avant dans le contrôle des systèmes en utilisant des tests géométriques.

Apprends comment la similarité peut booster l'apprentissage machine dans les systèmes de contrôle.

Une nouvelle bibliothèque logicielle vise à améliorer le contrôle des mouvements de Baxter dans les applications de recherche.

Cette étude se penche sur l'utilisation de l'apprentissage profond pour un contrôle de flux efficace autour d'un cylindre carré.

L'apprentissage automatique améliore la gestion des flux d'air instables dans différents systèmes.

Une nouvelle technique améliore le suivi dans des systèmes complexes au-delà des structures triangulaires inférieures.

Une méthode distribuée pour l'optimisation dans des systèmes en réseau avec des contraintes infinies.

Stratégies pour un contrôle stable dans des systèmes avec des observations intermittentes et des contraintes de données.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des systèmes de contrôle face à l'incertitude et aux conditions changeantes.

Examiner comment les délais de temps affectent la dynamique et la stabilité des systèmes de puissance.

Un aperçu de comment la logique floue aide la navigation des robots à l'intérieur.