ニューラルネットワークがどう機能するか、いろんな分野での応用を学ぼう。
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重要なインフラを攻撃から守るための基本的な方法。
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非滑らかで非凸な最適化の課題に対する効果的な方法のガイド。
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肌を通じてアルコールレベルを測定する研究が新たな洞察を提供している。
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ある研究では、正確なアルコール測定のために呼気テストと汗テストを比較している。
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新しい方法で、さまざまなアプリケーションのための複雑なマルチエージェントの意思決定が簡単になった。
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適応的ロバスト最適化が時系列予測の精度と安定性をどう向上させるかを学ぼう。
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確率最適化がさまざまな分野での意思決定における不確実性にどう対処するかを学ぼう。
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ILCは機械が過去のタスクから学んで、より良い未来のパフォーマンスを得るのを手助けするよ。
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適応MPCが制御システムの不確実性を管理する役割についての考察。
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最適化と学習を組み合わせて、より良い意思決定をする方法。
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新しいアルゴリズムが不確実な環境での意思決定を解決する。
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新しい方法が線形システムにおけるまばらな入力の回復を改善する。
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ユニークな二人対戦ゲームの戦略的ダイナミクスを探る。
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このアルゴリズムは、衛星に依存しないネットワークのトラッキングを改善してるよ。
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この論文では、不確実性のもとでの意思決定を改善する方法を提案してるよ。
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動的離散化発見は、車両のスケジューリング効率を向上させ、コストを削減する。
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新しいアプローチが限られた情報での制御システムの安定性を向上させるんだ。
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新しい方法が攻撃ツリーの分析を改善してセキュリティ向上に役立ってるよ。
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POCSが地震データの処理と再構築をどう改善するかを学ぼう。
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画像処理や制御システムの複雑な最適化問題に対処する方法。
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新しい方法が自動化エージェント同士の安全性と動き方を向上させる。
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ランダムな出来事に影響される制御システムでの後悔を最小限にすること。
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EV充電の最適化でエネルギー管理を改善する方法を見てみよう。
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D-SVMとそれが分散型機械学習で果たす役割について理解する。
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エンジン故障時にアルゴリズムがグライドパスを改善する方法を学ぼう。
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液晶は液体と固体の間をつなぎ、スクリーンやセンサーを動かしてるんだ。
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この記事では、バイオ医薬品のデザインスペースを定義する新しい方法を紹介します。
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新しい方法が過去の解を使って最適電力流動を向上させる。
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新しい方法が陽子線治療のスポットとレイヤーを減らして、治療の効率をアップさせるんだ。
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新しい手法で非線形弾性材料とキャビテーションのモデル化が改善される。
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動的運用エンベロープは、分散型資源からのエネルギー生成を改善する。
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この記事では、コントロールセットとそれがシステムの挙動に与える重要性について説明しています。
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分散システムにおけるエラー削減の方法を探る。
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ランダム関数降下法は、ステップサイズの選択を簡単にすることで最適化を効率化するんだ。
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過剰なパラメータが測定の課題にもかかわらず、システム状態の推定をどのように改善するかを調べている。
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制御システムが車や医療で安全をどう守ってるかの考察。
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革新的な安全フィルターが衛星の運用を改善しつつ、効率性を保ってる。
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新しい方法が、いろんな用途でドローンのグループの安全性を高めるよ。
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新しい方法で、距離センサーとローカルな動きを使ってロボットのナビゲーションが改善されるよ。
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アンサンブル最適化が最適化の課題における不確実性にどう対処するかを発見しよう。
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