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Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Explore l'exposition cachée des chaînes d'approvisionnement américaines aux fournisseurs étrangers et l'importance de simplifier les réalités complexes au moyen de modèles mentaux.
Couvre la dynamique d'apprentissage dans les jeux d'action finis et explore divers types d'équilibres, y compris les équilibres corrélés et corrélés grossiers.
Explorer le modèle non linéaire en temps réel Contrôle prédictif pour les systèmes mécatroniques rapides et ses applications dans le contrôle des fusées, le stationnement autonome et la course.
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 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.
