アンカー加速度とその最適化技術への影響についての詳細な研究。
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Wasserstein PAC-Bayesが未知のデータでアルゴリズムのパフォーマンスをどう向上させるかを探ってる。
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新しいフレームワークが不確実な時系列データの自己回帰モデリングを改善するよ。
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リアルタイムデータでシンプルなモデルを強化して、精度を上げる。
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シュタイナー木問題と自己相似木についての深堀り。
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予測できない状況の中でのより良い意思決定のためのテクニック。
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ネットワークの脆弱性やサイバー脅威から制御システムを守る方法を学ぼう。
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新しい方法が自動運転車やロボットの安全制御を強化するんだ。
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接続された自動運転車の主要なスケジューリング問題を探る。
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複雑な電力フローの課題を安全かつ効率的に解決する新しいアプローチ。
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新しいアプローチが、連合間での利益分配の不確実性に対処してるよ。
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新しい方法が複雑な環境でのロボットのナビゲーションとマッピングを改善してるよ。
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この記事は、水素を天然ガスネットワークに効率的に混ぜることに焦点を当てている。
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不確実性の中でプレイヤーがどんなふうに戦略を調整するかを探る。
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新しい制御方法は、事前のダメージ情報なしに不確実な環境でのパフォーマンスを向上させる。
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構造性能を向上させるための形状最適化技術の実践ガイド。
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新しい方法がVLSIモジュールの配置効率を向上させる。
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効果的なEVコーディネーションとバリュー stackingのメリットを探る。
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V2V充電は、電気自動車間でエネルギーを共有する賢い方法だよ。
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この記事では、制約のある複雑な制御問題に取り組むための方法を紹介するよ。
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エージェントをうまく管理するための校長の方法を探る。
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ノイズ条件下でのクワッドローターと車両の性能と安定性を分析中。
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この記事では、カルノー群における曲線の振る舞いを検討します。
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ノイズの多い環境でシステムパフォーマンスを向上させるためのマルコフパラメータを推定する新しい方法。
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新しいアルゴリズムが凸関数の整数最小値を見つける効率を向上させる。
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新しいオンラインアプローチが未知の線形時変システムをリアルタイムで安定化させる。
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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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ライドシェアの新しい方法は、都市交通の効率を向上させることができるよ。
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効果的なシステム設計と運用のための二段階アプローチ。
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効率的な環境モニタリングのために自律型エージェントを使う。
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重要なシステムの複雑な最適化問題に対処する革新的な手法。
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非線形システムの状態推定を改善するための柔軟なオブザーバーデザインを紹介します。
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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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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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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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