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Explorando duas abordagens baseadas em dados para sistemas de controle.

Esse artigo apresenta um novo método pra melhorar a estabilidade em sistemas de controle em tempo real.

Analisando como os agentes se coordenam sem comunicação direta em sistemas descentralizados.

Apresentando modelos Koopman inovadores projetados pra estabilidade no aprendizado de sistemas.

Um método que combina priorização de tarefas e computação eficiente para controle robótico.

Uma olhada em como as expansões de Wilcox e Fer ajudam a resolver equações diferenciais.

Estudo propõe um padrão pra controlar grupos de veículos autônomos de forma eficaz.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar o controle de sistemas dinâmicos através de grupos de Lie.

Uma nova abordagem garante que as tarefas sejam concluídas dentro dos prazos estabelecidos.

Nova abordagem de RNN melhora a resposta de velocidade motora em veículos elétricos e drones.

Este estudo analisa o papel da simulação no desenvolvimento de políticas de controle para robôs autônomos.

Descubra como os DDPMs melhoram o controle de feedback para sistemas não lineares.

Esse método mostra potencial pra aplicações em robótica e medicina.

Aprenda como o algoritmo NRP FD enfrenta os desafios de redundância em sistemas de controle.

Os engenheiros usam métodos avançados pra manter sistemas críticos de segurança estáveis e seguros.

Um método que combina o operador de Koopman e abordagens de kernel para melhorar o controle de sistemas não lineares.

Esse artigo fala sobre como métodos baseados em dados melhoram sistemas de controle através de modelos simplificados.

Uma visão geral dos métodos formais para projetar sistemas autônomos seguros.

Apresentando métodos de controle eficientes para sistemas em grande escala usando observadores distribuídos.

Novos métodos melhoram a compreensão de sistemas não lineares e suas medidas de observabilidade.

Um novo método pra melhorar o controle em sistemas complexos usando MR-ARL.

Novos métodos ajudam os robôs a enfrentar desafios em ambientes dinâmicos de maneira eficaz.

Esse artigo examina como as políticas funcionam bem a partir de modelos aproximados em ambientes complexos.

Este artigo explora a integração do controle PID em transformadores para melhorar a robustez e a qualidade de saída.

Essa pesquisa avalia estratégias pra gerenciar sistemas complexos em situações de incerteza.

Desenvolver sistemas de controle resilientes é fundamental pra proteger as infraestruturas críticas.

Um novo método melhora a estimativa de estado em robótica ao aprimorar o tratamento de ruídos.

Novo método de controle oferece uma abordagem realista para melhorar a segurança e a eficiência do sistema.

Esse trabalho examina estratégias de otimização esparsa eficazes em espaços de Sobolev fracionários.

Um método pra resolver problemas complexos de otimização com restrições de igualdade não lineares.

Explorando redes neurais pra melhorar o controle em colunas de destilação.

Aprimorando estratégias de controle pra sistemas enquanto evita obstáculos.

Um olhar sobre equações integro-diferenciais e seu impacto em sistemas do mundo real.

Um novo framework melhora o aprendizado de reforço baseado em modelos com controle adaptativo pra uma tomada de decisão melhor.

Um agente robótico navega pelo espaço pra descobrir as linhas ocultas de forma eficaz.

A lógica GXU oferece métodos estruturados pra criar sistemas de controle eficientes na automação.

Um método pra agentes manterem formas com comunicação mínima.

Aprenda a criar programas confiáveis que reagem ao ambiente.

Um novo método melhora as estratégias de controle para sistemas complexos influenciados por incertezas.

Novos modelos melhoram a manuseio de cabos flexíveis por robôs aéreos.