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Loris Di Natale

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Fusing Pre-existing Knowledge and Machine Learning for Enhanced Building Thermal Modeling and Control

Lessons Learned from Data-Driven Building Control Experiments: Contrasting Gaussian Process-based MPC, Bilevel DeePC, and Deep Reinforcement Learning

Computationally Efficient Reinforcement Learning: Targeted Exploration leveraging Simple Rules

The Potential of Vehicle-to-Grid to Support the Energy Transition: A Case Study on Switzerland

Deep Reinforcement Learning for room temperature control: a black-box pipeline from data to policies

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