Observation et contrôle à temps fixe pour les systèmes de réseau : une méthode adaptative de saturation basée sur des événements distribués

Contexte académique Les réseaux complexes (Complex Networks, CNs) jouent un rôle important dans des domaines tels que la sociologie, l’ingénierie et les sciences naturelles, et sont largement utilisés dans des scénarios tels que la distribution d’électricité, la gestion du trafic et la collaboration multi-agents. Cependant, en raison de facteurs te...

Estimation d'appartenance à un ensemble pour les réseaux complexes flous T–S : un mécanisme de codage-décodage dynamique

Contexte académique Dans les systèmes de réseaux complexes actuels, l’estimation d’état (state estimation) est un problème clé, en particulier face aux incertitudes et au bruit. Les réseaux complexes sont généralement composés de plusieurs nœuds interconnectés, et le comportement dynamique de chaque nœud peut être influencé par des facteurs non lin...

Contrôle robuste adaptatif de suivi de trajectoire en temps fini pour un robot spatial à deux bras

Contrôle robuste adaptatif en temps fini pour le suivi de trajectoire des robots spatiaux à deux bras Contexte et problématique Avec le développement rapide des technologies spatiales, les robots spatiaux jouent un rôle de plus en plus important dans des missions telles que les services en orbite, l’assemblage de satellites et le ravitaillement en ...

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Recherche sur les capteurs de démarche flexibles pour les applications de robots quadrupèdes Introduction Avec l’utilisation généralisée des robots dans la vie quotidienne et la production industrielle, en particulier dans des scénarios nécessitant des opérations standardisées, durables et à forte charge, le développement de robots intelligents est...

Évaluation de la généralisabilité des résultats d'essais en oncologie aux patients réels à l'aide de simulations d'essais basées sur l'apprentissage automatique

Évaluation de la généralisabilité des résultats des essais cliniques en oncologie à l’aide d’émulations basées sur l’apprentissage automatique Contexte académique Les essais contrôlés randomisés (Randomized Controlled Trials, RCTs) sont considérés comme la norme d’or pour évaluer l’efficacité des agents anticancéreux, mais leurs résultats sont souv...

Utilisation de l'apprentissage profond pour quantifier le rythme du vieillissement cérébral en relation avec les changements neurocognitifs

Avec l’aggravation du problème mondial du vieillissement, l’incidence des maladies neurodégénératives (comme la maladie d’Alzheimer, Alzheimer’s Disease, AD) augmente chaque année. Le vieillissement cérébral (Brain Aging, BA) est l’un des facteurs de risque importants des maladies neurodégénératives, mais il ne coïncide pas complètement avec l’âge ...