新しい方法でロボットの動きのモデリングが逆動力学を使って強化される。
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コンピューターサイエンス - システムと制御
RSS構造健康モニタリングとそのデータ駆動型手法を見てみよう。
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複数の物体をより正確に追跡する新しい方法を検討中。
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新しい環境がドローンスウォームを使って海で行方不明の人を見つけるのを改善しようとしてるよ。
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革新的な方法がマイクログリッドの再生可能エネルギー管理における意思決定を改善する。
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GPSなしでの水中車両のための協力的な位置特定手法を検討中。
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精密なモデルなしで非線形システムをより良くコントロールする新しい手法を探ってる。
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安全運転のためのLPVMPCとNMPCの見通し。
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この記事では、ロボットがどのように安全かつ効果的に協力して働くかを調べるよ。
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革新的な炭素捕集技術は、持続可能な未来のために変動するエネルギー需要に対応する。
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ランダム性のあるシステムをモデル化するためのニューラルネットワークを使った新しいアプローチを紹介します。
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新しい方法で追跡フィルターを最適化できるようになったけど、見つけにくいデータに頼らなくても大丈夫。
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データの不完全さにもかかわらずエージェントを同期させる新しい方法。
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BLISSは、小型のソーラーセイル宇宙船を使って、安価な惑星間ミッションを革命的に変えることを目指している。
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研究によると、深層強化学習がIoTのセキュリティを向上させることができるらしい。
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この記事では、UAVが複数のターゲットを静かに効率的に追跡する方法を探ります。
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新しい方法が医療における光センサーの精度を向上させる。
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フラットネスベースの技術を使った材料の精密温度制御方法。
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動的システムの観測可能性を高めるためのセンサー配置選定法。
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研究によれば、遅延がミニマックス最適化タスクのアルゴリズムにどんな影響を与えるかがわかった。
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Sim2Planは、シミュレーションと実世界のパフォーマンスを組み合わせてロボットのトレーニングを強化するよ。
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新しい回路設計が並列R-Cセンサーの測定精度を向上させる。
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HAPSと地上ネットワークを組み合わせることで、都市の接続性や通信サービスが向上するよ。
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新しいスペクトルバンドル法が半定型プログラムの解法の効率を向上させる。
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新しいアルゴリズムが、極超音速車両のような複雑なシステムの制御を改善するよ。
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より良くて早い状態推定のための新しいAIベースの方法。
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新しいフレームワークは、タイミングに焦点を当てることでエージェントの意思決定を強化する。
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電力網を負荷変更攻撃から守るためのリスクと戦略を探る。
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複数のセンサーが慣性航法システムの精度をどう向上させるか学ぼう。
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新しいアルゴリズムが職場での電気自動車の充電効率を向上させる。
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天候が再生可能エネルギーや電力システムの安定性にどう影響するかを調べる。
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VISERを紹介するよ、情報の分布が不均一なゲームに向けた新しいアプローチなんだ。
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病院は不確実性に対処する新しい方法で血小板供給管理を改善できる。
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BOLDフレームワークは、建物管理のためにリンクデータ環境でコンピュータエージェントを評価するんだ。
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自動運転の一輪車が、忙しい街の通りの移動方法を変えてるよ。
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CLARIは形を変えられるミニチュアロボットで、狭い場所を移動できる。
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新しい手法がUAVの脅威から領土を守るのを改善するよ。
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新しい方法で、ロボットが障害物の周りを動くのが楽になって、安全も確保できるようになったよ。
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この作業は、複雑なリアクティブプログラムを効果的に管理するための革新的な技術を紹介しているよ。
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研究は、キュービットシステムにおける量子もつれを安定させるための制御戦略を紹介している。
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