絡み合ったキュービットと量子通信におけるその役割を分析中。
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コンピューターサイエンス - システムと制御
RSS航空会社は、正確な貨物需要予測のために機械学習を活用している。
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深層強化学習を使った新しいアプローチで量子システムの制御が改善される。
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適応制御とメタ学習を組み合わせると、不確実性の中でシステムのパフォーマンスが向上するよ。
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新しい戦術は、多数の追跡者がいる状況で逃走者の捕獲率を改善する。
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この記事では、ロボットが燃料制約の下でどのように合意に達するかを探ります。
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低ランクカルマンフィルターは、複雑なシステムの状態推定を簡素化する。
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新しいツールがモデル比較を強化して、正確なエネルギー予測を実現するよ。
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この記事では、システムにおけるセンサーとアクチュエーターの選び方の複雑さについて話してるよ。
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新しい方法が現代の電力システムで隠れたリスクを検出することを目指している。
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スペクトル共有がサービスプロバイダー間の競争をどう変えるかを分析する。
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新しいデザインは、すべての消費者にエネルギーへの公平なアクセスを確保することを目指してるよ。
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社会に利益をもたらすエネルギー貯蔵の価格設定に対する新しいアプローチ。
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この研究は、ニューラルネットワークにおける繰り返しReLU関数の制約を調べている。
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複雑な物理システムを効率的に管理するためのクローズドループ拡散制御を紹介するよ。
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デジタルツインが車両ネットワークやコミュニケーションに与える影響を探る。
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新しい方法が、さまざまな条件下での物体姿勢推定の信頼性を証明するよ。
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エネルギーストレージと従来の送電線を組み合わせることのメリットと課題を調査。
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この記事では、自動運転車の軌道計画における安全性の懸念について話してるよ。
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データが風力タービンの故障予測にどう影響するか学ぼう。
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サイバーセキュリティ投資や防御戦略に対するバイアスの影響を探る。
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競争のコンテストでアライアンスがリソースの分配をどう強化するか分析中。
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カーネルベースの予測器が非線形システムの管理能力をどう向上させるかを学ぼう。
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研究者たちは、データを活用して複雑なシステムの制御を効果的に改善している。
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反応拡散システムにおける性能バリアイベントトリガー制御の概観。
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慣性は、再生可能エネルギーが増える中で電力グリッドを安定させるためのカギだよ。
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新しいフレームワークが拡張現実アプリのデータ通信を向上させることを目指しているよ。
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MAARSフレームワークは、サイバー物理システムにおける時間に敏感なタスクのセキュリティを向上させる。
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強化学習を使ってレイヤード制御システムの調整を改善する新しいアプローチ。
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バイオニックロボットは、より良い動きと適応性のために学習モデルを使ってるんだ。
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柔軟なウェアラブルレーダーアンテナが視覚障害者の移動をサポートするよ。
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VTOL車両は都市交通を変革して、街の交通渋滞を緩和してるよ。
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エージェントたちが通信が途絶えてもどうやって合意に達するかを調べる。
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ハイブリッドシステムを特定するためのリアルタイム技術を見てみよう。
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ロボット limb 開発の最新トレンドや技術を探ってみよう。
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電力システムの電力品質を改善するために、ANNを使って高調波を予測する。
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データが少ない機械学習システムを評価する新しい方法。
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新しいAIの手法が再生可能エネルギー源を使った電力網の安定化を助けてるよ。
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新しい経路計画フレームワークが都市の配達におけるドローンの安全性を向上させる。
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研究は、さまざまな環境やタスクに適応できるロボットの作成に焦点を当てている。
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