パスに沿って編隊を維持するエージェントの制御方法を調べる。
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新しい手法が制御アフィン非線形システムの挙動を効果的に予測する。
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未知のシステムを効果的に管理する方法を、無関係なコントロール戦略で学ぼう。
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未知の変数があってもシステムをコントロールするための戦略を学ぼう。
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ある方法は、周期的な運用システムの制御を強化することに焦点を当てている。
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新しい方法が、効率を向上させるための量子レート歪み関数の計算を簡素化する。
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新しい方法が、パラメータが変化する非線形システムの制御を向上させる。
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自律システムの不確実な環境での安全管理についての考察。
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新しい方法が連合学習のコミュニケーション効率を向上させる。
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強化学習と平均場問題の相乗効果を探って、複雑なシステムの最適化を目指す。
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新しいアプローチが、画像分析を改善するためにデノイジングとセグメンテーションをうまく組み合わせた。
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この記事では、多項式の非負性をテストする新しい方法を紹介しているよ。
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区間線形関数が不確実な状況での意思決定をどう簡単にしてくれるか学ぼう。
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階層的最適化が電力システム管理をどう改善できるか学ぼう。
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新しい方法が臨床試験での治療選択を改善し、患者ケアを向上させるよ。
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グループ意思決定を管理するためのミーンフィールドコントロールについての考察。
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先進的な手法が業界全体で仕事の処理効率をどう向上させるかを学ぼう。
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数学や最適化で解決策を見つける新しい技法を探求しよう。
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この記事は、量子システムにおける局所エネルギー極小値を見つける際の課題について話してるよ。
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研究者たちは、移動パターンを通じた病気の伝染を分析するためにSEIRSモデルを使っている。
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最適輸送がデータ分布を効率的に比較するのにどう役立つかを学ぼう。
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新しい方法が共同エージェントシステムでの意思決定を向上させる。
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研究は、ストレージデバイスのマグネットがどう切り替わるかを改善して、パフォーマンスを向上させる。
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エージェントが中央のコーディネーションなしでソリューションを最適化する方法。
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滑らかでない関数に対するアダマール定理の一般化を探る。
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不確実性を持つタスクを最適化するための、ファジー関係式を使った方法。
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新しい方法が、接続されたデバイスの分散最適化における通信コストを削減する。
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除細動が圧力と電気ショックで心臓の機能を回復させる仕組みを見てみよう。
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不確実な環境における分布ロバストモデル予測制御の概要。
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新しいフレームワークがブロックチェーンネットワークでの取引手数料管理を強化することを目指している。
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この研究は、競争価格設定と施設の立地に関する意思決定モデルを強化するんだ。
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球面符号に関する新しい発見が、さまざまな分野での理解と応用を深めているよ。
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非線形最適化問題の非実行可能性を解決する方法の概要。
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研究は、追加された食べ物が捕食者と被捕食者の相互作用に与える影響を調べている。
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この記事では、PINNsの最適化やトレーニング戦略の難しさについて話してるよ。
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この記事は、不確実なコミュニケーション条件下でのエージェントの合意形成のための強力な方法を提案している。
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研究者たちは、より良いロボットや電子システムのためにリズミカルなネットワークを分析してるよ。
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この記事では、医療画像の最適化を改善するための新しいアプローチを紹介します。
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この研究は、アウトブレイク時の都市の人々に対する最適なワクチン戦略を探ってるよ。
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ネットワーク内のつながりがどうやって信号や構造を通じて特定できるかを探ってみて。
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