洗練されたアプローチが、風の強い条件でのドローンの操作性と滑らかさを向上させる。
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電気工学・システム科学 - システムと制御
RSSカーネルベースのアプローチを使った安定な非線形システム学習の新しい方法。
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新しい手法で、近似的平等分割を使ったネットワーク分析が強化されるよ。
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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。
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同時選択ゲームで相手の動きを予測する方法。
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現実のアプリケーションで壊れたフィードバックの中でQ学習のパフォーマンスを向上させる。
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複雑なシステムを理解するための共同エージェント学習の方法を探る。
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適応制御システムの一般化の問題を探る。
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ミリ波周波数での無線実験のためのコスト効果の高いソフトウェア定義アレイプラットフォーム。
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研究によると、ドローンが危険な飛行経路に誘導される方法があることが分かった。
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動的な環境での意思決定を、レストレスバンディット戦略を使って見てみよう。
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エージェントはローカライズされた情報を使って効果的に連携できるんだ。
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ロボットはいろんな分野で効果的なエリア監視のために新しい方法を使ってるよ。
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エンジニアたちは、自律技術の安全を保つためにコントロールバリア関数を使ってるよ。
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新しい方法は、強化学習とMPCを組み合わせて、マイクログリッドの管理をより良くするんだ。
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動的ゲームにおけるエージェントの相互作用が時間とともにどう変化するかを見てみよう。
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光学システムのアライメントを自動化する3つの方法についての考察。
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この記事では、強化学習を使って非線形システムを安定させる方法を紹介するよ。
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クリーンで効率的な運用のために、油圧システムから電動システムへの移行。
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研究者たちは、クアドローター制御をクープマン理論と線形モデリングを使って強化している。
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新しい方法で、ロボットの動きと安定性を二層の制御戦略を使って向上させるんだ。
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新しいロボットが屋内イチゴ農業の受粉の課題に取り組んでるよ。
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障害下の離散時間システムでの効果的な制御のための新しい戦略。
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相互接続されたエネルギーシステムを最適化することで、現代の建物の二酸化炭素排出量が減るよ。
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新しいアプローチがガウス過程を使って不確実な環境での制御を改善するよ。
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深層強化学習が家具業界のスケジューリングをどう改善するかを学ぼう。
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ドローンは今、動いているプラットフォームからアイテムを効率的に掴んで移動できるようになった。
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確率系が時間とともに到達できる状態を評価する方法。
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新しい方法がイベントトリガー制御を改善して、リソース効率を上げるよ。
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ERICは機械学習とカメラを使って灌漑効率をアップさせてるんだ。
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効率的なデータ収集とモデルの精度のための制御入力を設計する方法。
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この記事では、Angular DCMがロボットの動きと安定性に与える影響について話してるよ。
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新しい方法が不確実な条件下でのドローンの飛行安全性と効率を向上させる。
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Kullback–Leiblerダイバージェンスを使った生物集団の制御に新しいアプローチ。
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新しい方法が、完全な情報がない状態でも視覚データを使ってロボットの安全性を高める。
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不確実な環境でパフォーマンスとリスクをバランスさせる革新的な方法。
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制御システムの新しいアプローチは、モデルよりデータに重点を置いて、効率を上げることに注目してるよ。
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フランダースにおけるEV、HP、ソーラーパネルの電力使用に関する分析。
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科学論文を準備して提出するための重要なステップを学ぼう。
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複雑なシステムの安全な操作領域を特定する方法。
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