悪意のある脅威に直面するワイヤレスネットワークでの効果的なリソース配分戦略。
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コンピューターサイエンス - システムと制御
RSSDPTOの役割を探って、エージェント間の調整を改善する。
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この記事では、予測できない変化に影響されたシステムを制御するための戦略について話してるよ。
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新しい方法がサイバー脅威にもかかわらずエージェントの協力を確実にする。
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エネルギーの移転原理がさまざまなシステムでどう活用されて最適なパフォーマンスを引き出すかを探ってみて。
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振動子が複雑なシステムでどうやって行動を同期させるかを見てみよう。
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マルチエージェントシステムの攻撃脆弱性を層別制御戦略で対処する。
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不安定なネットワークで意思決定エージェント間のデータ伝送を強化する戦略。
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この研究は、ハイブリッド車の燃費と運転体験を向上させるためのエネルギー管理を調べてるよ。
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滑らかな状態から乱流状態への遷移中のせん断流とその挙動についての考察。
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革新的な手法を探って、量子通信システムを強化する。
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新しい方法が自動運転車の道路の表面に対する適応力を向上させる。
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物体とのロボットのやり取りで不確実性を扱う方法。
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不確実性の中で制御システムの性能を向上させるための共分散を操作する方法。
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ネットワークゲームでの未知のパラメーターを統計情報を使って推定する方法。
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エネルギー分配における負荷シフトと柔軟性についての考察。
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自律システムの安全を確保するための新しい方法として、ロバスト制御バリア関数があるよ。
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複雑なシステムの制御を最適化する新しいアプローチ。
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暗号化システムの不正アクセスからの保護を強化する。
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OKPCAが自動化システムの故障検出をどう改善するかを見てみよう。
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PINNSimは、電力システムのシミュレーションの効率を向上させるためにニューラルネットワークを使ってるよ。
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新しい方法で、ロボットが混雑した環境で安全にナビゲートできるようになったよ。
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ニューラルオペレーターは複雑なPDEの制御設計を効率化してくれるよ。
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実世界の強化学習アプリケーションで安全性と学習効率を向上させるフレームワーク。
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クープマン演算子理論が車両の性能と安全性向上にどんな役割を果たすかを探る。
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HDNNは、複雑なタスクに対して安定したトレーニングと近似能力を提供するよ。
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デジタル信号がしきい値モード切替ODEを通じて回路設計にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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現実の条件下でUAVシステムを特定するための速くてコスト効率の良い方法。
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新しい方法は、車両間の通信を減らして交通ルーティングを簡素化する。
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新しい技術は、正確な屋内位置測定のために既存の信号を利用してるよ。
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この記事では、正確なマイクロアセンブリ用途のためのチップレットの操作について探ります。
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不確実な環境での制御を改善するためのベイズニューラルネットワークに関する研究。
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新しい方法がディープラーニングを使って、さまざまなタスクで機械の性能を向上させる。
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新しい技術で、動磁石プランナーアクチュエーターの性能が向上し、重要な課題に対処してるよ。
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柔軟な重みを使ってより良いリターンを狙う新しいトレーディングアプローチ。
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有限値ネットワークを分析するための集約シミュレーションの見方。
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このモデルは、エージェントが異なるネットワークでの行動を調整する方法を向上させるんだ。
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この研究は、運転手のメンタルワークロードを推定して道路の安全性を高めることに重点を置いてるよ。
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モバイルネットワークでの通信とセンシングを組み合わせる安全な方法を探ってる。
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強化学習が食品包装の自動化の効率を上げてるよ。
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