Technologie d’identification des empreintes de sueur basée sur la dynamique ionique : étude d’un réseau de transistors électrochimiques organiques imprimables par jet d’encre Contexte académique La sueur, en tant que biomarqueur non invasif, contient des informations physiologiques riches qui peuvent refléter l’état de santé d’une personne, comme l...

Générateur de vibrations omnidirectionnelles à base de gouttelettes flottantes : une recherche révolutionnaire Contexte académique Avec l’application généralisée des dispositifs de l’Internet des Objets (IoT) dans la surveillance des environnements marins, la question de la fourniture d’une énergie stable à ces dispositifs sans dépendre du réseau é...

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond a réalisé des progrès significatifs dans des tâches complexes. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement de grandes quantités de données annotées, et le processus d’annotation des données est non seulement chronophage e...

Recherche sur la navigation coopérative en environnement hybride multi-agents : Une nouvelle méthode d’apprentissage par renforcement basée sur l’apprentissage relationnel par graphe La technologie des robots mobiles connaît un essor grâce au développement du domaine de l’intelligence artificielle, la capacité de navigation restant l’un des axes de...

Étude sur le contrôle optimisé de l’apprentissage par renforcement en temps fixe pour les systèmes non linéaires appliqué au pilote automatique des navires intelligents Ces dernières années, la technologie de conduite autonome intelligente est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la commande automatisée. Dans les systèmes non linéaires compl...

Rapport de recherche sur l’apprentissage par renforcement multi-agent déterministe distribué basé sur le consensus de politique L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) a fait des avancées significatives ces dernières années dans divers domaines, notamment la robotique, les réseaux électriques intelligents et la conduite autono...

Mise en œuvre efficace des fonctions d’activation RNN : percée dans l’algorithme CORDIC et l’accélération matérielle FPGA Contexte et importance de l’étude Ces dernières années, avec le développement rapide des technologies d’apprentissage profond, les réseaux neuronaux récurrents (Recurrent Neural Networks, RNN), en particulier les réseaux à mémoi...

Une étude sur une nouvelle architecture intégrée en 3D monolithique IGZO-RRAM-SRAM : Une percée pour améliorer l’efficacité des calculs basés sur les réseaux neuronaux Contexte et motivation de la recherche Avec l’application croissante des réseaux neuronaux (Neural Network, NN) dans le domaine de l’intelligence artificielle, les architectures de c...

Recherche dévoilant les mécanismes de dégradation des silicones sous suivi électrique : une avancée scientifique Introduction : Motivation et problématique Avec le développement rapide des systèmes de transmission et de distribution d’énergie, les isolateurs composites polymériques ont progressivement remplacé les isolateurs traditionnels en verre ...

Génération et détection d’attaques d’injection de fausses données adversariales dans les réseaux intelligents à l’aide de graphes spatio-temporels Contexte et Introduction Les réseaux intelligents modernes, en tant que systèmes cyber-physiques (Cyber-Physical Systems, CPS), sont vulnérables aux cyberattaques en raison de leur interconnexion et du v...