BaCLNSは、エンジニアのためにバックステッピング制御法の設計を簡素化します。
Samuel O. Folorunsho, William R. Norris
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最先端の科学をわかりやすく解説
BaCLNSは、エンジニアのためにバックステッピング制御法の設計を簡素化します。
Samuel O. Folorunsho, William R. Norris
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さまざまな作業でドローンの安全な運用を確保する方法。
Li-Yu Lin, James Goppert, Inseok Hwang
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この記事では、正確なCubeSatの位置決めと向きを実現する新しい技術について話してるよ。
Deep Parikh, Manoranjan Majji
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エージェントが戦略を共有して、多様な環境でパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。
Feng Zhu, Robert W. Heath, Aritra Mitra
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最適制御の新しいアプローチは、複雑なシステムや制約を革新的な手法で扱ってるよ。
Mi Zhou, Erik Verriest, Chaouki Abdallah
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エンジニアたちは自動運転車の安全のために高度な方法を使ってるよ。
Aditya Parameshwaran, Yue Wang
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LEO衛星ネットワークでのサービス提供を、VNF配置とキャッシング戦略で強化する。
Khai Doan, Marios Avgeris, Aris Leivadeas
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多出力データの変化する関係を分析する柔軟なアプローチ。
Wang Xinming, Li Yongxiang, Yue Xiaowei
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言語モデルが自動運転技術をどう向上させるかを探る。
Sonda Fourati, Wael Jaafar, Noura Baccar
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賢いシステムが冷凍トラックのトレーラーの燃料消費と排出を減らす。
Dennis Bank, Simon F. G. Ehlers, Karl-Philipp Kortmann
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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。
George Rapakoulias, Panagiotis Tsiotras
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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。
Matteo Scandella, Michelangelo Bin, Thomas Parisini
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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。
Giuseppe Squillace, Mirco Tribastone, Max Tschaikowski
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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。
Apostolos I. Rikos, Wei Jiang, Themistoklis Charalambous
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同時選択ゲームで相手の動きを予測する方法。
Shadi Tasdighi Kalat, Sriram Sankaranarayanan, Ashutosh Trivedi
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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。
Sreejeet Maity, Aritra Mitra
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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。
Wenjian Hao, Lili Wang, Ayush Rai
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適応制御システムの一般化の問題を探る。
Mohammad Ramadan, Evan Toler, Mihai Anitescu
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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。
Ashwini Pondeycherry Ganesh, Anthony Perre, Alphan Sahin
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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。
Amir Khazraei, Haocheng Meng, Miroslav Pajic
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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。
Vishesh Mittal, Rahul Meshram, Surya Prakash
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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。
Mostafa M. Shibl, Vijay Gupta
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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。
Juan Cervino, Saurav Agarwal, Vijay Kumar
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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。
David E. J. van Wijk, Samuel Coogan, Tamas G. Molnar
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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。
Caio Fabio Oliveira da Silva, Azita Dabiri, Bart De Schutter
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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。
Chih-Yuan Chiu, Jingqi Li, Maulik Bhatt
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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。
David A. Robb, Donald Risbridger, Ben Mills
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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。
Thanin Quartz, Ruikun Zhou, Hans De Sterck
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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。
Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila
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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。
Santosh M. Rajkumar, Sheng Cheng, Naira Hovakimyan
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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。
Zachary Olkin, Aaron D. Ames
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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。
Chuizheng Kong, Alex Qiu, Idris Wibowo
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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。
Egor Dogadin, Alexey Peregudin, Dmitriy Shirokih
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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。
Eléa Prat, Pierre Pinson, Richard M. Lusby
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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。
Manish Prajapat, Amon Lahr, Johannes Köhler
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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。
Malte Schneevogt, Karsten Binninger, Noah Klarmann
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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。
Péter Antal, Tamás Péni, Roland Tóth
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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。
Zishun Liu, Saber Jafarpour, Yongxin Chen
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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。
Pio Ong, Manuel Mazo, Aaron D. Ames
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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。
Tian Liu, Liuyi Jin, Radu Stoleru
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