Analisando como o aprendizado por reforço pode transformar sistemas de energia sustentável.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Analisando o impacto ambiental dos sistemas de energia movidos a IA.
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Uma estrutura pra ter um controle melhor em sistemas com incertezas usando dados reais.
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Abordagens inovadoras pra regular sistemas não lineares complexos usando métodos baseados em dados.
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Como influenciadores de redes sociais lidam com a honestidade e o lucro em endossos de produtos.
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Métodos de aprendizado de máquina melhoram a previsão de sistemas caóticos em várias áreas.
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Uma nova abordagem melhora a quantificação da incerteza em modelos de aprendizado de máquina.
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Estratégias pra aumentar a eficiência em redes com conexões que mudam e dados imperfeitos.
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Um novo método pra roteirizar jobs de forma eficiente, garantindo a estabilidade do sistema.
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Um olhar sobre a gestão eficaz das faixas HOT para reduzir a congestão.
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Robôs humanoides aprendem a se virar em terrenos difíceis com uma nova abordagem.
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O Seeker melhora o processamento de dados em sensores que captam energia pra ser mais eficiente.
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Um método pra reduzir o tráfego de mensagens em sistemas de controle sem perder performance.
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A pesquisa avança na seleção ideal de sensores para um monitoramento eficaz em sistemas não lineares.
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Novos métodos melhoram a estabilidade de frequência em redes de energia renovável.
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Um olhar sobre a equidade no acesso ao transporte urbano em meio a desafios crescentes.
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Uma olhada em como usar certificados de barreira para uma verificação de circuitos quânticos mais segura.
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Um novo framework melhora a confiabilidade e o desempenho do aprendizado por reforço offline.
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Uma técnica pra ajudar os robôs a se recuperarem de ataques sem sair da missão.
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Aprenda como métodos de controle podem melhorar a eficiência energética em edifícios residenciais.
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Novo método melhora o agendamento de imagens de satélite usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
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O SHNA usa o efeito Hall de spin pra emitir ondas eletromagnéticas de forma eficiente.
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Os processos de compromisso de unidade evoluem pra lidar com as incertezas na geração de energia renovável.
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Explorando o potencial dos sistemas de armazenamento de bateria de segunda vida para um futuro sustentável.
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Um estudo sobre como melhorar a eficiência das faixas HOT e a gestão de congestionamentos.
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Um design de robô leve melhora a eficiência energética e a velocidade.
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Apresentando o CBF-LLM: um jeito de gerar textos mais seguros em LLMs.
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Essa pesquisa explora como pequenos produtores de energia podem entrar de forma eficaz nos mercados de energia.
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Um novo método pra melhorar sistemas de controle sob incerteza usando Controle Distribucionalmente Robusto.
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Novas estratégias melhoram a regulação de tensão em conversores DC-DC sob condições de carga variáveis.
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Novos métodos melhoram a distribuição de recursos através da aleatoriedade e flexibilidade.
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RoboMNIST ajuda robôs a reconhecer várias atividades usando WiFi, vídeo e áudio.
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Uma nova abordagem pra localizar várias fontes em um espaço 3D usando medições TDOA.
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Explorando como os sistemas podem se beneficiar de experiências compartilhadas pra melhorar o desempenho.
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Usando aprendizado de máquina pra prever eventos raros em processos químicos pra aumentar a segurança.
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Explorando o L-NODEC pra ter mais estabilidade nas estratégias de controle.
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