この研究は、変動する交通状況でのCAVの調整を向上させる。
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コンピューターサイエンス - システムと制御
RSSレーダーと通信システムがうまく共存できる方法を探してる。
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新しいモデリングツールがインバータベースの電力システムの分析を改善。
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効率的な電力フローのための伝送インターフェース制限の見積もりについて学ぼう。
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エアタクシーやeVTOLが都市の移動を変えるかもしれないね、渋滞が減るから。
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GF-RLSは、パラメータ推定法での適応性と安定性が向上してるよ。
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ネットワーク接続のための一般化されたべき反復アルゴリズムの探求。
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代数的微分器は、さまざまな分野での信号の変化を推定するのが得意だよ。
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この研究は、DDAGの学習におけるサンプルの複雑さとそれらの時間的なつながりを調べてるよ。
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P2Pエネルギー取引と、消費者や環境にとっての利点について学ぼう。
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複雑な環境でロボットの経路探索を強化する革新的なアプローチを探求中。
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モビリティオンデマンドシステムにおける移動時間の推定を調べて、その影響を考える。
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新しいアルゴリズムがオンデマンドライドプーリングサービスの車両分配を改善する。
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リソースが限られたIoTデバイスにおける安全な通信のための革新的なアプローチ。
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波エネルギーコンバーターのデザインを改善すれば、海の波からの発電を増やせるよ。
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新しい方法が、さまざまな分野でのパラメトリック特性値問題の解決において、より良い精度を提供してるよ。
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オフショアマイクログリッドは、島でのエネルギー供給と新鮮な水のアクセスを向上させるよ。
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サーバーレス関数のオートスケーリングを強化学習を使って改善する新しいアプローチ。
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システムの相互作用を理解する上での状態空間アルゴリズムの限界を調べる。
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クラウドリソースを効果的かつ迅速に管理する新しいアプローチ。
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この記事は、交通管理における機械学習の利用について話してるよ。
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電力システムは、安定した電力供給のために過酷な天候に適応する必要がある。
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新しいアプローチは、サーバーレスコンピューティングのコールドスタートの課題に取り組むために強化学習を利用している。
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風エネルギーのダイナミックシステムモデルで正確さと効率のバランスを取る。
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時間が経つにつれて、要因がどうお互いに影響し合うかを見てみよう。
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音楽制作や音声分析のための非線形手法を探る。
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新しい方法が、変化する環境での自動運転車の安全性と適応性を向上させるよ。
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効果的な車両導入のための水素供給と需要をバランスさせる方法。
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エージェントの協力がリソース配分やシステムのパフォーマンスをどう高めるかを発見してみて。
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ロボットは安全なやり取りのために、アクティブ逆学習を通じて人間の目標を学ぶんだ。
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ロボットの群れが予測できない環境で障害物をどうやって乗り越えるかを探ってるんだ。
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新しい技術が電力の流れを学習するのを改善して、効率的な電気の供給を実現する。
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不確実性下での微分代数システムの安定性を評価するための新しいフレームワーク。
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未知のシステムで出力を予測するためにトランスフォーマーがどどう適応するかを探る。
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この研究は常微分方程式モデルのパラメータを特定する方法を強化する。
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この記事は、効果的なネットワークのレジリエンスのための自己修復分散最適化について話してるよ。
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新しいモデルが材料の磁気ヒステリシスの予測を強化する。
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新しいフィルタリング手法が厳しいノイズ条件下での状態推定を改善する。
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測定データを使って動的システムのモデルを作るプロセスを学ぼう。
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連続MDPの深掘りと、それが意思決定や強化学習にどう活用されるか。
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