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Investigando como o aprendizado por reforço pode melhorar o controle magnético de tokamaks.

Novos algoritmos melhoram o controle de sistemas complexos, como veículos hipersônicos.

Uma nova abordagem pra otimizar portas quânticas respeitando as restrições de amplitude.

Um método para tomada de decisão com informações incompletas focando em otimização cuidadosa.

Esse artigo fala sobre como otimizar sistemas de controle enquanto gerencia os riscos envolvidos.

A pesquisa apresenta estratégias de controle pra estabilizar o emaranhamento quântico em sistemas de qubits.

A pesquisa avança controladores tolerantes a falhas para um desempenho confiável de OPO na óptica quântica.

Novas estratégias melhoram o controle de sistemas complexos sem medidas invasivas.

Novos métodos melhoram as estratégias de controle para sistemas de engenharia incertos.

Combinar redes neurais com métodos tradicionais melhora a segurança e o desempenho do airbrake.

Explorando novos métodos pra identificar sistemas dinâmicos não causais usando técnicas baseadas em kernel.

Pesquisadores enfrentam sistemas de controle complexos para robôs flutuantes usando frameworks avançados.

Um olhar sobre o papel dos zeros em sistemas lineares e suas implicações.

Explorando métodos de controle pra melhorar a estabilidade dos robôs em ambientes dinâmicos.

Um novo método estabiliza equações de onda afetadas por atrasos de tempo em sistemas de controle.

Novos métodos melhoram o controle de sistemas não lineares complexos na engenharia.

Esse artigo destaca preocupações sobre a robustez dos controladores de rede neural.

Um olhar sobre desfasamento e controle em sistemas de dois qubits para computação quântica.

Uma estrutura pra aumentar o desempenho em sistemas de aprendizado por reforço em tempo contínuo.

Novos frameworks melhoram o desempenho de drones usando métodos de aprendizado e controle adaptativo.

Uma nova técnica melhora o controle em tempo real de sistemas de energia usando aprendizado por reforço.

Uma olhada em como esses sistemas guiam as interações dos agentes.

GF-RLS oferece melhor adaptabilidade e estabilidade nos métodos de estimativa de parâmetros.

Aprenda técnicas pra simplificar sistemas passivos complexos sem perder as propriedades principais.

Melhorando a eficiência e o rendimento dos produtos através do controle otimizado em reatores químicos.

MPCGPU acelera o controle em robótica usando GPUs pra mais precisão.

Este artigo analisa as condições de estabilidade em sistemas impulsivos com componentes interagentes.

Equilibrando precisão e eficiência na modelagem de sistemas dinâmicos para energia eólica.

Essa pesquisa apresenta um algoritmo novo pra estimar parâmetros em sistemas híbridos.

Um novo modelo pra avaliar a estabilidade de sistemas diferenciais-algebricos sob incerteza.

Um método pra melhorar a velocidade de tomada de decisão em sistemas de Controle Preditivo de Modelo.

Novos métodos de controle melhoram a adaptação dos robôs às mudanças do ambiente.

Abordagens inovadoras baseadas em dados melhoram o controle online de sistemas com dinâmicas desconhecidas.

Um novo método de controle melhora a coordenação de veículos subaquáticos para várias tarefas.

Explorando como o acoplamento de deadbeat facilita a sincronização em vários sistemas.

Uma visão geral dos sistemas lineares comutados e sua importância no design de controle.

Saiba como o FMPC melhora o controle de sistemas não lineares.

Redes Neurais com Restrições de Lipschitz melhoram a precisão das previsões em sistemas complexos.

Explorando o multi-aprendizado e seu impacto na estabilidade e no desempenho do aprendizado por reforço.

Pesquisadores encontram maneiras de melhorar o equilíbrio de robôs subatuados enquanto se movem.