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I robot possono imparare abilità di manipolazione attraverso metodi di apprendimento basati su video.

Un progetto che usa DQN per migliorare la navigazione delle auto a guida autonoma su un tracciato 2D.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare la preparazione degli stati di spin quantistico compresso.

Introducendo l'Adaptive Safe Reinforcement Learning per migliorare la sicurezza nei sistemi robotici.

Un nuovo modo per migliorare la qualità dello streaming video live su mobile e l'efficienza energetica.

Un nuovo metodo migliora l'imaging telescopico dei pianeti lontani.

Un framework per migliorare gli aggiornamenti delle informazioni mentre si gestisce il potere nelle reti veicolari.

Nuovi modelli di memoria migliorano l'efficienza nei processi di addestramento dell'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo approccio per ottimizzare il routing dei veicoli usando il reinforcement learning.

Un nuovo approccio all'apprendimento per rinforzo considera i cambiamenti ambientali causati dalle azioni dell'agente.

Un nuovo algoritmo unisce BQL e CFR per un apprendimento migliore in ambienti dinamici.

Esplorando i vantaggi dell'uso della programmazione nell'apprendimento per rinforzo.

I hub di ricarica rapida sono fondamentali per sostenere la crescita dei veicoli elettrici.

Ricerca su come mescolare diversi stili di comunicazione nella generazione di testo AI.

Uno sguardo su come BD-ROHC e RL migliorano l'efficienza della trasmissione dati.

Valutare l'efficacia delle GNN contro i rischi di sicurezza nei circuiti integrati.

Tecniche innovative migliorano l'unicità delle didascalie delle immagini usando riferimenti di verità.

Un metodo flessibile in RL che regola i tassi di controllo per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza del machine learning grazie a tattiche di esplorazione migliori.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni degli agenti in ambienti complessi senza bisogno di ulteriore formazione.

Un nuovo metodo per migliorare il processo decisionale delle macchine in ambienti dinamici.

Un nuovo approccio addestra gli agenti IA a prendere decisioni giustificabili tramite dibattiti strutturati.

Esplorando metodi quantistici per migliorare il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo algoritmo punta all'uso di cannabis tra i giovani adulti con interventi personalizzati.

I ricercatori uniscono l'ottimizzazione della traiettoria e l'apprendimento per rinforzo per migliorare i robot a zampe.

Esplorare metodi di privacy differenziale nel reinforcement learning per proteggere dati sensibili.

Esaminare il potenziale dei VQC per migliorare il processo decisionale nel reinforcement learning.

AutoRobust utilizza l'apprendimento per rinforzo per potenziare i sistemi di rilevamento malware contro le tattiche avversarie.

Un nuovo metodo punta a migliorare la sicurezza e l'utilità dei modelli di linguaggio grandi.

Uno studio rivela come si formano schemi anti-coordinati in un modello di apprendimento per rinforzo del gioco della deriva della neve.

Scopri come i droni possono contrastare il jamming per migliorare le prestazioni nelle reti IoT.

Un framework migliora le strategie di trading energetico per le parti responsabili del bilancio.

Un nuovo metodo per migliorare i sistemi di raccomandazione aumentando precisione e diversità.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale per gli agenti di apprendimento per rinforzo.

RLPeri migliora i test del campo visivo per una maggiore velocità e precisione.

Un nuovo metodo per ottimizzare i pattern dei fasci nei sistemi mmWave.

Questo articolo parla dello sviluppo di sistemi intelligenti per camion autonomi.

Questo studio esamina le sfide dell'apprendimento di ricostruzione nel machine learning per compiti di percezione.

Combinare l'apprendimento per rinforzo e i meta-operatori migliora il processo decisionale in compiti complessi.

CRLQAS migliora la progettazione di circuiti quantistici in condizioni rumorose usando il rinforzo dell'apprendimento.