Neuste Artikel für Deep Reinforcement Learning

XP-HARQ verbessert die Datenübertragungseffizienz für Anwendungen mit schnellem Antwortbedarf.

Lern, wie du die Migration von digitalen Zwillingen optimieren kannst, um das Nutzererlebnis in Fahrzeug-Metaversen zu verbessern.

Neue Ansätze finden, um die Roboternavigation in komplexen Umgebungen zu verbessern.

Erforscht den Einfluss von generativen Diffusionsmodellen in verschiedenen Bereichen, besonders in der Netzwerkoptimierung.

Neuer Ansatz automatisiert das Design von Belohnungsfunktionen für Deep Reinforcement Learning bei Robotern.

In diesem Artikel geht's um DRL-Techniken für besseres Scheduling in IoT-Umgebungen.

Neue Methode ermöglicht es vierbeinigen Robotern, dynamische Bewegungen effektiver zu lernen.

Verbesserung von Aufgabenplanungstrategien für mobile Apps durch Deep Reinforcement Learning.

Forschung zeigt neue Erkenntnisse über tiefes Verstärkungslernen durch Spielherausforderungen.

Ein neues System verbessert die AV-Entscheidungsfindung während Strassenbauarbeiten.

Erforschen, wie das Design von Robotern die Bewegung und das Lernen von Aufgaben beeinflusst.

Die Auswirkungen von Deep Learning auf Ingenieursimulationen und Modellierung erkunden.

Ein Blick auf die Integration von Deep Reinforcement Learning in UAV-Systeme für bessere Leistung und Sicherheit.

Ein neuer Ansatz vereint zwei Methoden für besseres Problemlösen.

Das TbDd-Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz von Blockchain-Anwendungen für das IoT.

Neue Technologie optimiert die Internetverbindung mit integrierten Zugangs- und Rückkanalnetzen.

Deep-Learning-Techniken verbessern die Überwachung und Optimierung in elektrischen Energiesystemen.

Diese Studie hebt die Probenkomplexität von Neural Policy Mirror Descent Algorithmen im Deep Learning hervor.

ASVs verbessern die Effizienz bei der Überwachung der Wasserqualität für sicherere Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert evolutionäre Algorithmen für komplexe Optimierungsprobleme.

Ein neues Verfahren verbessert die Testgenerierung basierend auf Anforderungen in natürlicher Sprache.

Ein neues Framework verbessert die GPU-Leistung für Deep-Learning-Aufgaben.

Diese Arbeit schlägt einen robusten Ansatz für tiefes Verstärkungslernen gegen Angriffe auf Eingabedaten vor.

Einsatz von Deep Reinforcement Learning für ein besseres Datenverkehrsmanagement.

Roboter verbessern die Datensammlungseffizienz mit dynamischer Routenplanung in unbekannten Umgebungen.

Adaptive KI-Techniken verbessern das Zugangsmanagement in verschiedenen Metaverse-Umgebungen.

Diese Studie vergleicht Evolutionsstrategien und Deep Reinforcement Learning in verschiedenen Aufgaben.

CEQR-DQN verbessert die Entscheidungsfindung, indem es Unsicherheiten in der KI effektiv managt.

Ein DRL-Agent gewinnt den IEEE microRTS-Wettbewerb und zeigt das Potenzial von KI im Gaming.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz beim Aufgaben-Management in mobilen Edge-Computing-Umgebungen.

Die Effektivität von DRL beim Steuern der Temperatur mit Kühlstrahlen auf heissen Oberflächen erkunden.

Dieser Artikel behandelt die Verbesserung von Mobile Edge Computing durch gemeinsame Optimierungstechniken.

Eine Methode, die Deep Reinforcement Learning und reaktive Synthese für die Entwurfs von Controllern nutzt.

Die Forschung untersucht fortschrittliche Methoden, um das Schwimmen von Fischen besser zu verstehen und das Design von Wasserrobotern zu verbessern.

Eine Studie über die Verwendung von Deep Reinforcement Learning für eine bessere Flusskontrolle in Strukturen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von zellulären Reprogrammierungsstrategien mithilfe von Deep Reinforcement Learning.

Diese Studie verbessert die Wartungsplanung mit Deep Reinforcement Learning für Industriemaschinen.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeiten von Robotern, effizient auf unebenen Oberflächen zu bewegen.

Ein neues Modell zielt darauf ab, NFT-Schöpfer über die Zeit zu belohnen.

Dieser Artikel analysiert DRL-Algorithmen für energieeffiziente HVAC-Systeme in Gebäuden.