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Explorando enfoques innovadores para mejorar la búsqueda de caminos robóticos en entornos complejos.

Explora el impacto de los modelos de difusión generativa en diferentes campos, especialmente en la optimización de redes.

Nuevo enfoque automatiza el diseño de la función de recompensa para el aprendizaje por refuerzo profundo en robots.

Este artículo habla de técnicas de DRL para mejorar la programación en entornos de IoT.

Nuevo método permite a los robots cuadrúpedos aprender movimientos dinámicos de forma más efectiva.

Mejorando las estrategias de programación de tareas para aplicaciones móviles usando aprendizaje profundo por refuerzo.

La investigación revela nuevos conocimientos sobre el aprendizaje por refuerzo profundo a través de desafíos de juegos.

Un nuevo sistema mejora la toma de decisiones de los AV durante la construcción de carreteras.

Explorando cómo el diseño de robots influye en el movimiento y el aprendizaje de tareas.

Explorando el impacto del deep learning en simulaciones y modelado en ingeniería.

Una mirada a integrar el Aprendizaje por Refuerzo Profundo en sistemas de UAV para mejor rendimiento y seguridad.

Un enfoque novedoso fusiona dos métodos para mejorar la resolución de problemas.

El marco TbDd mejora la seguridad y eficiencia de blockchain para aplicaciones de IoT.

Una nueva tecnología optimiza la conectividad a internet usando redes de Acceso Integrado y Retroceso.

Las técnicas de aprendizaje profundo mejoran el monitoreo y la optimización en los sistemas eléctricos.

Este estudio destaca la complejidad de muestra de los algoritmos de Descenso Espejo de Política Neuronal en aprendizaje profundo.

Los ASVs mejoran la eficiencia en el seguimiento de la calidad del agua para entornos más seguros.

Un nuevo método mejora los algoritmos evolutivos para problemas de optimización complejos.

Un nuevo método mejora la generación de pruebas basándose en requisitos de lenguaje natural.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de la GPU para tareas de aprendizaje profundo.

Este trabajo propone un enfoque robusto para el aprendizaje profundo por refuerzo contra ataques de datos de entrada.

Usando aprendizaje por refuerzo profundo para mejor manejo del tráfico de datos.

Los robots mejoran la eficiencia en la recolección de datos con planificación de rutas dinámica en entornos desconocidos.

Las técnicas de IA adaptativa mejoran la gestión de accesos en diversos entornos del Metaverso.

Este estudio compara estrategias de evolución y aprendizaje profundo por refuerzo en varias tareas.

CEQR-DQN mejora la toma de decisiones al gestionar eficazmente las incertidumbres en la IA.

Un agente de DRL gana la competencia microRTS de IEEE, mostrando el potencial de la IA en los videojuegos.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia de la descarga de tareas en entornos de computación en el borde móvil.

Explorando la efectividad del DRL en el manejo de la temperatura con chorros de refrigeración en superficies calientes.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la computación en el borde móvil a través de técnicas de optimización conjunta.

Un método que usa aprendizaje por refuerzo profundo y síntesis reactiva para el diseño de controladores.

La investigación explora métodos avanzados para entender cómo nadan los peces y mejorar el diseño de robots acuáticos.

Un estudio sobre el uso del aprendizaje por refuerzo profundo para mejorar el control del flujo en estructuras.

Un enfoque novedoso para mejorar las estrategias de reprogramación celular usando aprendizaje profundo por refuerzo.

Este estudio mejora la programación de mantenimiento usando aprendizaje por refuerzo profundo para máquinas industriales.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para moverse de manera eficiente en superficies irregulares.

Un nuevo modelo busca recompensar a los creadores de NFT con el tiempo.

Este artículo analiza los algoritmos de DRL para sistemas HVAC eficientes en energía en edificios.