Telusuri profil teknologi beserta ringkasan dan rujukannya.
Platform multi-organ-on-chip akan memadukan jaringan bioprint, sensor noninvasif, dan model Bayesian-deep learning untuk screening serta optimasi dosis terapi antikanker.
ASTrA memadukan permainan populasi dan sintesis berlapis untuk merancang infrastruktur keputusan terdistribusi yang mengatur layanan utilitas sesuai kebutuhan serta batas fisik.
Framework mediasi terapi otomatis dikembangkan untuk menyelaraskan lingkar perawatan kritis yang dapat saling bertentangan melalui estimasi fisiologi dan kendali nonlinear tersertifikasi.
CalfHealth memadukan accelerometer dan pengindraan respirasi Wi-Fi melalui perhatian silang untuk deteksi pneumonia anak sapi lintas peternakan.
CyberOrganoids akan memakai swarm mikrorobot dalam kontrol closed-loop untuk mengatur waktu dan lokasi sinyal diferensiasi sel pada pembentukan organoid pankreas.
Perangkat telinga bersensor meneliti antarmuka ucapan tanpa suara melalui pemetaan gerak rahang dan vibrasi wajah ke unit fonetik serta perintah pengguna.
Pembelajaran tanpa reward memakai intervensi manusia saat tindakan tidak aman untuk melatih kendali assistive driving dan eksoskeleton, dengan kembaran perilaku sebagai lingkungan evaluasi.
Optimasi multiagen dan pencarian kesetimbangan Nash memakai differential privacy untuk menjaga privasi, konvergensi akurat, serta pelaporan jujur ketika agen memiliki kepentingan berbeda.
Koordinasi sumber daya energi terdistribusi mengambil inspirasi pertukaran makanan lebah untuk merancang berbagi energi peer-to-peer dan kendali jaringan yang adaptif.
Pengelolaan lalu lintas udara menggabungkan pemahaman suara, hybrid automata, dan analisis probabilistik untuk menemukan risiko koordinasi sebelum insiden.
Kawanan AUV heterogen akan menggabungkan model plume multifidelity dan pembagian komputasi adaptif untuk mencari, mengklasifikasi, serta memetakan fitur laut dinamis.
Pengindraan multiskala dan kendali stokastik memadukan fisiologi tanaman, robot pengumpul data, serta pengelolaan energi untuk pertanian lingkungan terkendali yang lebih adaptif.
Pemantauan kerusakan jembatan akan menghubungkan prediksi berbasis pembelajaran mendalam dengan sensor yang dapat dikonfigurasi ulang untuk mencari berbagai jenis kerusakan.
HyPhy-DNN menyunting arsitektur jaringan saraf berdasarkan hubungan fisika dan memasangkan kontrol cadangan terverifikasi untuk menghadapi keluaran kendali yang tidak aman.
Persepsi robot berbasis spektrum nirkabel penuh memadukan terahertz, gelombang milimeter, dan visi untuk memahami objek serta mengarahkan manipulasi.
REAP diteliti untuk optimasi kendali yang tetap menyediakan solusi layak ketika komputasi dihentikan dini, bersama penjadwalan adaptif pada perangkat cyberphysical terbatas.
Kembar digital bencana dirancang menyatukan data geospasial, kebutuhan manusia, dan simulasi bahaya untuk mengevaluasi keputusan respons yang melindungi populasi lanjut usia.
Kebijakan switching proaktif dan pembelajaran adversarial reaktif dipadukan untuk menjaga loop reinforcement learning kendaraan otonom terhadap manipulasi aksi, observasi, serta hilangnya reward.