さまざまなシステムでの安全確保におけるコントローラーの役割を調べる。
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群れを使って目標の羊を誘導するためのガイディングエージェントに関する研究。
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強化学習の意思決定を改善するためのPIDとGPIDEエンコーダーを紹介します。
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クラスコフスキーの受動性とそれが制御システムの安定性に与える影響を見てみよう。
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研究によると、ANNは超冷却ガスの研究における予測を改善できるんだって。
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機械学習の方法が動的システムの未知の disturbances を特定して抑制する。
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ラゲール関数がいろんなシステムの時間遅延を分析するのにどう役立つかを学ぼう。
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SOSテクニックが複雑な最適化タスクをどう簡単にするかを見てみよう。
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この記事では、曲面上のシステムの安定性について考察します。
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複雑な動的システムのためのバックステッピング制御についての考察。
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不確実な環境でのリスク回避型制御の新しいアプローチ。
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橋や車両のような複雑なシステムでの安定性を高める新しいアプローチ。
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この研究は、固体と液体の安全な輸送のためのロボットの動きを改善するよ。
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微分代数方程の基本を探って、その重要性をいろんな分野で見てみよう。
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重要な制御アプリケーションで使われるニューラルネットワークの検証についての考察。
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後悔を最小化することで制御システムを改善する新しい戦略を探ってる。
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制約のあるPWAシステムをADP技術で制御する新しい方法。
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産業用の蒸気発生器の最適制御システムについて学ぼう。
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新しいフレームワークが複雑なシステムの制御で安全性と効率を高めるよ。
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新しい方法が複雑な電力システムモデルを簡素化して、信頼性と効率を向上させるよ。
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この記事は、古典系と量子系における学習と制御の概念をつなげている。
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ノイズが制御システムの安定性に与える影響を調べる。
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データを使って非線形システムのために制御リャプノフ関数を通じてコントローラーを設計する方法。
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量子力学が制御システムの意思決定をどう改善できるか探ってる。
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アフィン制約があるシステムの分散最適化を管理する新しいアプローチ。
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複素係数多項式を使ってシステムの安定性を判断する方法。
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超伝導キャビティの管理は粒子加速の性能を向上させる。
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新しい方法がステップ関数を使って制御システムの精度を向上させる。
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この記事では、エントレインメントの獲得とそれがシステムのパフォーマンスに与える影響を探ります。
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行列最適化における固有値制約の重要性を探る。
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新しいアプローチが不確実性を扱う制御システムを改善する。
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研究によると、いろんな複雑なシナリオでロボットの動きの計画方法が改善されてるらしい。
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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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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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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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この記事では、表面コーティングにおける材料の挙動を管理する方法について話してるよ。
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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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トカマクの磁気制御を強化学習でどう改善できるか調査中。
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