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Explore l'apprentissage visuel sûr et efficace en matière de données pour la robotique, couvrant la théorie du contrôle, les systèmes de perception, l'apprentissage de bout en bout et les politiques d'experts.
Explore le contrôle de l'agrégation protéique par des stratégies optimales, des inhibiteurs et une régulation spatiale à l'aide de compartiments liquides, éclairant les interventions médicamenteuses et la dynamique des agrégats.
Explore le gradient de stimulation en ligne pour les problèmes de contrôle non-stochastiques, mettant l'accent sur la réduction des regrets politiques et la stabilité dans le contrôle.
