未来のテクノロジーは、効率を高めるために意味のあるデータ通信を求めてる。
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電気工学・システム科学 - システムと制御
RSS編隊制御技術は、さまざまな用途でロボット間のコーディネーションを高めるよ。
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この記事では、確率微分方程式の重要な要素を学ぶ方法を説明しています。
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研究では、人間のドライバーが自動運転車と道路でどうやって関わるかを調べてるよ。
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制御不変集合を使って強化学習の安全性を高める方法。
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農業における正確な土壌水分モニタリングのための革新的な手法。
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新しいアプローチがプライバシーを強化しつつ、コラボレーションエージェントのパフォーマンスを最適化する。
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宇宙ごみを掃除したり、衛星の運用をサポートするロボットの研究。
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スマートPMUレポーティングを通じて電力管理を改善する方法。
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IoTネットワークでタイムリーなアップデートを確実にするための高度な戦略を使う。
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エッジ合意を使って共同で目標を達成するためのエージェント協力の新しい方法。
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この論文は、安全が重要なシステムにおけるロバスト性の重要性に焦点を当てている。
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この研究は、複雑な相互作用を表現するためにハイパーグラフを使って感染がどのように広がるかを調べてるよ。
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MutateNNは、さまざまなハードウェア環境でDNNモデルの評価を向上させるよ。
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スライディングモード制御を使って機械システムを管理する新しいアプローチを紹介します。
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この論文では、適応ホライズンアプローチを使ってマルチステージMPCの効率を向上させることについて話してる。
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アクティブノイズコントロール技術が私たちの音体験をどう変えてるかを発見しよう。
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不安定なセンサーがあるネットワークでの正確なパラメータ推定手法。
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新しい戦略は、重要なエリアをドローンから守るために、迎撃と誘導を組み合わせてる。
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制約のある環境で複数エージェントと安全に学ぶ方法を探る。
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二人用ゲームで勝つための効率的な戦略を作る方法を探る。
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この記事では、さまざまなアプリケーションにおける複雑な多体システムの同期の課題を探るよ。
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この記事では、マルチエージェントのコーディネーションにおける最近傍制御について話してるよ。
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ロボットが一緒にうまく協力してタスクをこなす方法についての研究。
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環境の変化が画像認識モデルのパフォーマンスにどう影響するかを評価する。
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この研究は、多数のエージェントがいるゲームにおける分散型コミュニケーションの利点を明らかにしている。
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新しいフレームワークがAIアプリケーションの安全性と報酬学習を強化する。
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この論文は、制御改善のためのラグランジュ系における入力デカップリングについて扱ってるよ。
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2人のプレイヤーがグリッド型の戦略ゲームで資源を争ってる。
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ドローンは、地中海での捜索救助活動を強化できるよ。
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新しいモデルは、正確な作業のためにフレキシブルロボットの制御を改善することを目指している。
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新しい方法で、広範な測定なしに電力網のインピーダンスを推定できるようになった。
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新しい戦略が超大規模アレイの信号管理を改善する。
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非線形制御システムとその複雑さを管理する方法を探る。
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新しい方法で、不確実な状況下でのロボットの協調性が向上する。
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リアルタイムの適応を使って制御戦略を改善する新しいアプローチ。
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新しいシステムが厳しい道路状況での電気自動車の制御を強化する。
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アクティブRISは次世代モバイルネットワークのための向上したコミュニケーションを約束するよ。
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安全な自動運転技術のためのリスク分析手法を検討中。
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サイバー物理システムにおけるサイバーセキュリティの必要性を検討中。
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