電力分配の結果を良くするために、ニューラルネットワークのトレーニングを強化する。
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電気工学・システム科学 - システムと制御
RSSオフラインデータを使ったシステム制御の難しさの概要。
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新しい方法でトランスフォーマーを使ってクアドローターの飛行経路作成が速くなったよ。
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LAMPOSは制御システムの混合整数プログラミングのリアルタイムソリューションを改善する。
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さまざまな分野での動的システムの相互作用と安定性を探る。
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SENeCAはエネルギーの洞察を明らかにすることでSNNの効率を向上させる。
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新しい手法が、二つの先進的な理論を使って非線形システムの制御戦略を強化する。
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サイバー攻撃から電力網を守るために強化学習を使う。
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制御システムが相互作用するエージェントの安全をどう維持するかを学ぼう。
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FeDiSaは、サイバー脅威に対する電力システムのセキュリティと効率を向上させるよ。
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新しいアルゴリズムが複雑な信号処理シナリオでのノイズフィルタリングを向上させる。
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新しい方法が、最適な測定を選ぶことで長期予測を向上させる。
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ランダム性に影響された複雑なシステムの安定性を分析する。
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ロボティクスシステムの複雑な要件を分解するための新しいフレームワーク。
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この記事では、複雑なシステムにおける安全な意思決定のためのPhy-DRLフレームワークについて話してるよ。
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3つのウイルスが集団でどう広がって相互作用するかを深く掘り下げる。
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教育の場で電気スロットルバルブを使った制御戦略を探る。
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新しいアプローチが自律車両システムにおける合意制御と安全性を両立させる。
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SolverXを紹介するよ、区分線形システムを使ったロボット制御問題のための速いソルバーだよ。
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動的プロセスを持つセンサーシステムにおけるデータ収集の最適化に関する研究。
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規制の変化とAIがその影響を分析する役割についての考察。
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エンジニアたちは複雑な構造振動のリアルタイム監視技術を改善してるよ。
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新しいアプローチが機械学習を使って複雑なシステムの予測制御を強化してるよ。
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ザランドはオンライン広告で構造化された入札アプローチを使って収益性を向上させてるよ。
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PPCNetは、高度な経路計画によってロボットのビンピッキング作業の効率を向上させるよ。
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e-Uberは、電気自動車ドライバーのためにライドシェアとエネルギーシェアを融合させた。
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重要なアプリケーションにおけるニューラルネットワークの安全性検証を探る。
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KalT-ESNがデータのノイズにも関わらず予測をどう向上させるか学ぼう。
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不確実性の中で機械が意思決定を学ぶ方法を見てみよう。
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新しい方法がロボットや自動運転車の安全性を向上させるために、センサーの不確実性を管理するんだ。
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新しい方法が電力システムの動的シミュレーションにおける不確実性管理を改善する。
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新しいアプローチが非線形制御システムにおける追跡性能を向上させる。
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複雑なシステムで専門家の行動からコントロール目標を学ぶ方法。
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Aerostack2は、自律飛行ロボットを開発するための標準化されたアプローチを導入してるよ。
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研究は、ビザンチン攻撃が相互接続されたシステムの同期をどのように妨げるかを調査している。
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体内でデバイスがどうやってコミュニケーションを取るかを探って、より良い健康結果を目指してるんだ。
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リアルタイムで車の動きを予測して安全性を向上させる方法。
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サーバーレスのクラウドサービスでのコールドスタート問題をうまく対処する方法を学ぼう。
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ロボットグループを効率的にナビゲーションするための体系的なアプローチ。
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ベイズ最適化とマルチエージェントシステムを組み合わせた新しいアプローチで、チームワークを向上させる。
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