深層強化学習 に関する最新の記事

XP-HARQは、迅速な応答が求められるアプリケーションのデータ伝送効率を向上させる。

デジタルツインの移行を最適化して、車両メタバースでのユーザー体験を向上させる方法を学ぼう。

複雑な環境でロボットの経路探索を強化する革新的なアプローチを探求中。

生成的拡散モデルがいろんな分野、特にネットワーク最適化に与える影響を探ってみて。

新しいアプローチでロボットの深層強化学習における報酬関数の設計を自動化する。

この記事では、IoT環境でのスケジューリングを改善するためのDRL技術について話してるよ。

新しい方法で四足歩行ロボットが動的な動きをより効果的に学べるようになった。

ディープ強化学習を使ってモバイルアプリのタスクスケジューリング戦略を改善する。

研究がゲームの挑戦を通じて深層強化学習に関する新しい知見を明らかにした。

新しいシステムが道路工事中のAV意思決定を向上させる。

ロボットのデザインが動きやタスクの学習にどう影響するかを探ってるよ。

ディープラーニングがエンジニアリングシミュレーションとモデリングに与える影響を探る。

UAVシステムにおける深層強化学習の統合によるパフォーマンスと安全性の向上についての考察。

新しいアプローチが2つの方法を組み合わせて、問題解決をより良くするんだ。

TbDdフレームワークは、IoTアプリケーションのブロックチェーンのセキュリティと効率を向上させる。

新しい技術が統合アクセスとバックホールネットワークを使ってインターネット接続を最適化するよ。

深層学習技術は、電力システムの監視と最適化を改善する。

この研究は、深層学習におけるニューラルポリシーミラーディセントアルゴリズムのサンプルの複雑さを強調している。

ASVは水質追跡の効率を改善して、より安全な環境を提供するよ。

新しい方法が複雑な最適化問題の進化アルゴリズムを改善するよ。

自然言語の要件に基づいてテスト生成を改善する新しい方法。

新しいフレームワークが深層学習タスクのためのGPU性能を向上させる。

この研究は、入力データ攻撃に対する深層強化学習の頑丈なアプローチを提案してるよ。

深層強化学習を使ってデータトラフィック管理をもっと良くする。

ロボットは未知の環境でダイナミックパスプランニングを使ってデータ収集の効率を上げる。

適応型AI技術は、多様なメタバース環境でのアクセス管理を改善する。

この研究は、いろんなタスクにおける進化戦略と深層強化学習を比較しているよ。

CEQR-DQNはAIの不確実性をうまく管理することで意思決定を強化する。

DRLエージェントがIEEE microRTSコンペで勝利、ゲームにおけるAIの可能性を示す。

新しいアルゴリズムがモバイルエッジコンピューティング環境でのタスクオフloading効率を改善する。

暑い表面での冷却ジェットを使った温度管理におけるDRLの効果を探る。

この記事では、共同最適化技術を使ってモバイルエッジコンピューティングを改善する方法について話しています。

深層強化学習とリアクティブ合成を使ったコントローラー設計の方法。

研究は、魚の泳ぎを理解し、水中ロボットの設計を改善するための高度な方法を探求している。

構造物のフローコントロールを改善するための深層強化学習に関する研究。

深層強化学習を使って細胞の再プログラム戦略を改善する新しいアプローチ。

この研究は、産業機械のメンテナンススケジュールを深層強化学習を使って改善するんだ。

新しい方法がロボットの不均一な地面での効率的な移動能力を向上させる。

新しいモデルは、NFTクリエイターに時間をかけて報酬を与えることを目指してる。

この記事では、建物のエネルギー効率的なHVACシステムのためのDRLアルゴリズムを分析してるよ。