Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Application of Online Learning to Spacecraft Memory Dump Optimization

論文の概要: An Application of Online Learning to Spacecraft Memory Dump Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06617v1
Date: Mon, 14 Feb 2022 11:13:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-15 17:10:47.028863
Title: An Application of Online Learning to Spacecraft Memory Dump Optimization
Title（参考訳）: オンライン学習の宇宙用メモリダンプ最適化への応用
Authors: Tommaso Cesari, Jonathan Pergoli, Michele Maestrini, Pierluigi Di Lizia
Abstract要約: 本研究では,空間操作分野の専門家によるオンライン学習の現実的な応用について紹介する。本研究では,Spacecraft Memory Dump Optimization において,従来の手法と比較して,Follow-The-Leader アルゴリズムが60%以上の性能向上をもたらすことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present a real-world application of online learning with expert advice to the field of Space Operations, testing our theory on real-life data coming from the Copernicus Sentinel-6 satellite. We show that in Spacecraft Memory Dump Optimization, a lightweight Follow-The-Leader algorithm leads to an increase in performance of over $60\%$ when compared to traditional techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では,copernicus sentinel-6衛星から得られた実生活データに関する理論を検証し,宇宙運用の分野における専門家のアドバイスを伴う実世界のオンライン学習の応用について述べる。本研究では,Spacecraft Memory Dump Optimization において,従来の手法と比較して,Follow-The-Leader の軽量アルゴリズムが60 %以上の性能向上をもたらすことを示す。

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