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XP-HARQ migliora l'efficienza della trasmissione dei dati per le applicazioni a risposta rapida.

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Esplorare approcci innovativi per migliorare la ricerca di percorsi dei robot in ambienti complessi.

Esplora l'impatto dei modelli di diffusione generativa in vari settori, soprattutto nell'ottimizzazione delle reti.

Nuovo approccio automatizza la progettazione della funzione di ricompensa per il deep reinforcement learning nei robot.

Questo articolo parla delle tecniche di DRL per migliorare la pianificazione negli ambienti IoT.

Nuovo metodo permette ai robot quadrupedi di imparare movimenti dinamici in modo più efficace.

Migliorare le strategie di programmazione dei compiti per le app mobili usando il deep reinforcement learning.

La ricerca svela nuove intuizioni sul deep reinforcement learning tramite sfide di gioco.

Un nuovo sistema migliora le decisioni degli AV durante la costruzione stradale.

Esplorando come il design dei robot influisca sul movimento e sull'apprendimento dei compiti.

Esplorare l'impatto del deep learning sulle simulazioni e modellazioni ingegneristiche.

Uno sguardo all'integrazione del Deep Reinforcement Learning nei sistemi UAV per migliorare le prestazioni e la sicurezza.

Un nuovo approccio unisce due metodi per risolvere i problemi in modo migliore.

Il framework TbDd migliora la sicurezza e l'efficienza della blockchain per le applicazioni IoT.

Nuova tecnologia ottimizza la connettività internet utilizzando reti di Accesso Integrato e Backhaul.

Le tecniche di deep learning migliorano il monitoraggio e l'ottimizzazione nei sistemi di energia elettrica.

Questo studio mette in evidenza la complessità del campione degli algoritmi Neural Policy Mirror Descent nel deep learning.

Gli ASV migliorano l'efficienza nel monitorare la qualità dell'acqua per ambienti più sicuri.

Un nuovo metodo migliora gli algoritmi evolutivi per problemi complessi di ottimizzazione.

Un nuovo metodo migliora la generazione di test basata su requisiti in linguaggio naturale.

Un nuovo framework migliora le prestazioni della GPU per i compiti di deep learning.

Questo lavoro propone un approccio robusto per il deep reinforcement learning contro attacchi ai dati di input.

Usare il deep reinforcement learning per gestire meglio il traffico dati.

I robot migliorano l'efficienza nella raccolta dei dati con la pianificazione dinamica dei percorsi in ambienti sconosciuti.

Le tecniche di AI adattiva migliorano la gestione degli accessi in vari ambienti Metaverse.

Questo studio confronta strategie di evoluzione e apprendimento profondo per rinforzo in vari compiti.

CEQR-DQN migliora il processo decisionale gestendo in modo efficace le incertezze nell'IA.

Un agente DRL vince la competizione IEEE microRTS, mostrando il potenziale dell'IA nei giochi.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza del trasferimento dei compiti negli ambienti di computing al confine mobile.

Esplorando l'efficacia del DRL nella gestione della temperatura con getti di raffreddamento su superfici calde.

Questo articolo parla di come migliorare il computing edge mobile attraverso tecniche di ottimizzazione congiunta.

Un metodo che utilizza l'apprendimento profondo per rinforzo e sintesi reattiva per la progettazione dei controllori.

La ricerca esplora metodi avanzati per capire come nuotano i pesci e migliorare il design dei robot acquatici.

Uno studio sull'uso del deep reinforcement learning per migliorare il controllo del flusso nelle strutture.

Un nuovo approccio per migliorare le strategie di riprogrammazione cellulare usando il deep reinforcement learning.

Questo studio migliora la programmazione della manutenzione usando il deep reinforcement learning per macchine industriali.

Un nuovo metodo migliora le capacità dei robot di muoversi in modo efficiente su superfici irregolari.

Un nuovo modello punta a premiare i creatori di NFT nel tempo.

Questo articolo analizza gli algoritmi DRL per sistemi HVAC a risparmio energetico negli edifici.