この研究は、シミュレーションから実環境への強化学習の移行を通じてロボットのトレーニングを改善することに焦点を当てている。
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コンピューターサイエンス - システムと制御
RSSデバイスが協力して効率とパフォーマンスを向上させる方法を探る。
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現代の通信ニーズのために、衛星ネットワークと地上ネットワークの協力を調べる。
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6Gネットワークは、より速くて信頼性のあるコミュニケーションと、データの新鮮さが向上することを約束しているよ。
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この記事では、安全な自動運転のためのハイブリッドモーションプランニング手法について探ってるよ。
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新しいツールが、中絶サービスを求める女性の移動を改善することを目指してるよ。
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この研究は、UAVの通信を改善するために3D指向エラーとエネルギー効率に取り組んでる。
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新しい方法で流体力学を使って自動運転車の動作計画を改善する。
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新しいツールがリアルタイムソフトウェアの管理を改善して、即座に対応できるようになるよ。
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産業団地のエネルギープランニングの信頼性を高めるモデル。
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不確実性に対処しながら安定性を確保することでモデルの精度を向上させる方法。
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マルチエージェントフレームワークにおける意思決定のリスク測定についての考察。
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確率的レザーバーコンピュータが機械学習の風景をどう変えてるかを発見しよう。
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新しいフレームワークが、電力網の信頼性に対するエネルギー貯蔵の貢献を評価するのを強化するよ。
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バッテリーエネルギー貯蔵システムで利益と効率を最大化するガイド。
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フェデレーテッドラーニングを使ってHVACの効率と快適さを向上させる。
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高度な信号制御を通じて都市交通管理を改善する方法。
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自律システムが時間をかけて効果的に行動を計画する方法を学ぼう。
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水滴が異なる構造物における氷の蓄積にどう影響するかの研究。
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機械学習技術を使って再生可能エネルギーが電力グリッドの安定性に与える影響を分析する。
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変化するシステムでの正確なパラメータ同定の方法、特に感染症モデルに焦点を当てる。
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RLの新しいアプローチは、不確実性を扱ってより良い意思決定をすることに焦点を当ててるんだ。
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この記事では、相互作用する粒子システムが強化学習戦略をどのように向上させるかについて話しているよ。
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不確実性のあるシステムでの安全性を高める新しいアプローチが、到達可能性解析を使って実現されるよ。
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新しい方法がデータ駆動型技術を使ってベアリングの故障検出を強化する。
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決定論的ダイナミクスを持つ強化学習の効率的なアルゴリズムを紹介します。
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宇宙船の点検における強化学習と安全対策に関する研究。
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革新的なデザインと最適化技術で波エネルギー技術を向上させる。
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有限スイッチを持つシステムの安定性と制御を探る。
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革新的なアプローチでバッテリーの充電速度が向上し、安全性も確保される。
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新しいフレームワークが制限されたリソースのデバイスでの畳み込みニューラルネットワークの処理を改善するよ。
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制御システムで制約を効果的に管理する方法を紹介するよ。
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ストロークのサバイバーが腕の動きを取り戻すのを助ける手頃なデバイスを紹介するよ。
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必要な機能を実行しながら、暗号化された制御の新しい方法がセキュリティを強化するよ。
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ロバストミニマックス制御がさまざまな分野で不確実性にどう対処するかを学ぼう。
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新しいデジタルリスクに対処するために、電力網の強靭性と信頼性を高める計画。
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複雑なシステムのためのアンサンブル制御戦略を探る。
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RIS技術が厳しい環境での無線通信をどう改善するかを学ぼう。
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新しいアプローチが不確実な海洋環境での意思決定を向上させる。
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ノイズの多い高次元の観測から低次元のダイナミクスを学ぶ方法。
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