Karl H. Johansson

ある研究で、自動運転車の歩行者予測を向上させる新しい方法が紹介された。

分散システムにおけるデータ駆動型アプリケーションの解決策を探ってる。

分散最適化が大規模データの課題にどう立ち向かうかを見てみよう。

センサー攻撃の中で正確に監視するためのセットベースのアプローチ。

現代エネルギーシステムにおけるパワーコンバータのための分散型安定性条件の分析。

分散アルゴリズムがエージェント間のリソース割り当てをどう効率化するかを見てみよう。

新しいアルゴリズムで、デバイスがコミュニケーションの課題があっても合意できるようになった。

この記事では、複雑なシステムでの安全な運用方法を考察しています。

エージェントが制約を守りながらパフォーマンスを最適化するための新しい方法。

エージェントがお互いに協力してデータの推定を改善する方法。

新しい方法が歩行者の行動予測を改善して、車の安全性を高める。

新しい方法が、専門家のデモを使った学習をクローズドループ制御で強化する。

研究が、複雑なソーシャルネットワーク内で意見を共有するグループを特定する方法を明らかにした。

新しいアルゴリズムが通信制限の下でノード間の調整を改善する。

階層型連合学習がデータを守りながらデバイス間のコラボレーションを可能にする方法を学ぼう。

システム内の情報の流れをサイバー脅威から守る。