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Um novo modelo melhora a proteção dinâmica levando em conta o impacto no mercado e a liquidez.

Novo método usa aprendizado profundo pra estabilizar sistemas de energia com renováveis.

Um novo método de IA melhora o agendamento em ambientes de tarefas incertas.

Um novo agendador melhora a eficiência da produção em ambientes de manufatura complexos.

Esse estudo foca em melhorar a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço profundo.

Este artigo fala sobre como o MBDRL otimiza o controle de fluxo com eficiência e custos reduzidos.

Novos sistemas de chegada pra veículos voadores tão melhorando a eficiência e a segurança nas viagens pela cidade.

Uma estrutura que usa agentes permite que os usuários gerenciem as preferências de segurança e privacidade da IoT.

Uma nova abordagem pra melhorar a regulação de voltagem com técnicas avançadas de machine learning.

Uma nova abordagem usando IA para controle eficiente de filas em ambientes reais.

Esse estudo mostra como o aprendizado de máquina pode melhorar os caminhos de diagnóstico para doenças complexas.

Usando aprendizado profundo pra melhorar a eficiência do transporte público e reduzir custos.

Técnicas de IA melhoram a colocação de faixas de contenção pra reduzir a propagação de incêndios florestais de forma eficaz.

Sistemas de armazenamento de energia em bateria adotam novas estratégias de lance pra otimizar a participação no mercado.

Uma visão geral do aprendizado por reforço profundo no movimento de robôs bípedes.

Uma nova abordagem melhora a clareza na dosagem de warfarina e o cuidado com os pacientes.

Apresentando o SAFE-RL pra tomar decisões mais claras em sistemas de IA.

Uma nova abordagem melhora a gestão da rede elétrica usando topologias alvo e aprendizado profundo.

Um novo método pra ajustes rápidos de exposição da câmera usando aprendizado de reforço profundo.

A tecnologia AARIS melhora a comunicação através de UAVs, superando os desafios das redes tradicionais.

SINDy-RL melhora a eficiência e a interpretabilidade em sistemas de controle usando aprendizado de dicionário esparso.

Esse artigo explora maneiras de minimizar intervenções desnecessárias dos motoristas em veículos automatizados.

Uma nova abordagem para melhorar a disponibilidade de clientes no aprendizado federado.

Buscando uma gestão de energia eficiente através de redes inteligentes e novas tecnologias.

Um novo agendador melhora a comunicação na Internet das Coisas Industrial usando aprendizado por reforço.

Um novo framework melhora a tomada de decisão para veículos aéreos de combate não tripulados em combates aéreos.

Aproveitando o aprendizado por reforço pra otimizar o agendamento de trabalhos usando técnicas do índice de Gittins.

Um novo método melhora a confiança e a tomada de decisão para conselhos assistidos por IA.

A pesquisa busca melhorar a eficiência de busca de caminhos usando funções heurísticas adaptáveis.

Um novo método usa aprendizado por reforço profundo pra melhorar a eficiência da diferenciação automática.

A pesquisa mostra que o controle de braços robóticos melhorou com o uso de aprendizado por reforço profundo.

Pesquisas exploram a redução de arrasto em fluxo de cilindro com métodos de controle ativo e aprendizado de máquina.

Um estudo sobre como prever falhas na rede elétrica usando análise de aprendizado por reforço profundo.

Estudo melhora as estratégias de troca de faixa para carros autônomos em tráfego misto.

Como Misturas de Especialistas melhoram o desempenho em tarefas de Aprendizado Reforçado Profundo.

Um novo método melhora a roteirização para entregas de veículos elétricos.

Explorando como AAM e DRL melhoram a segurança e eficiência dos voos.

Antenas fluidas melhoram a comunicação e o treinamento de modelos em aprendizado federado.

DRLQ melhora a atribuição de tarefas para recursos quânticos, aumentando a eficiência na computação em nuvem.

Investigando alocação de qubits e arquiteturas modulares pra melhorar a eficiência da computação quântica.