Assuming an imminent futuristic scenario, of 5G-and-Beyond communications networks, where different classes of autonomous unmanned aerial vehicles will use guidance, navigation and control systems relying on the network's performance, in this paper we investigate the delay and packet loss effects which may lead to closed-loop stability margins degradation of such aerial vehicles, causing accidents. The use of state observers can minimize these adverse effects by allowing these control systems to receive estimated data whenever sensor data is delayed or lost. In this sense, we propose the assessment of a Smith predictor-based selftuning control applied to a 6-DOF model of a network-controlled quadrotor. The investigation is focused on Proportional-Integral-Derivative control due to its solid acceptance as a trustworthy industrial technique. Simulations and robustness indices indicates that the investigated control approach can guarantee the robust stability of such aerial systems within the considered scenario.
A Sumarização Automática de Textos (SAT) é uma proeminente área de pesquisa, cujo objetivo é a criação automática de um resumo contendo as informações mais relevantes a partir de um ou mais documentos. Um dos principais desafios da SAT é identificar as informações mais relevantes que devem ser inseridas no resumo a ser gerado. Este trabalho tem por objetivo analisar a aplicação de algoritmos de regressão para estimar um escore de relevância das frases de uma coleção de artigos de notícias escritos em português do Brasil na tarefa de sumarização. Experimentos foram executados para avaliar diferentes métodos de estimação de relevância das frases, algoritmos de regressão, e comparar os resultados obtidos com outros trabalhos da literatura. Os resultados experimentais demonstraram que o algoritmo de regressão Bayesiana obteve os melhores resultados com base nas medidas de avaliação do ROUGE, atingindo uma taxa de 62,09% de cobertura.
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