NLRL combina aprendizado por reforço com linguagem natural pra melhorar a tomada de decisões.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Os robôs conseguem aprender habilidades de manipulação através de métodos de aprendizado baseados em vídeo.
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Um projeto usando DQN pra melhorar a navegação de carros autônomos numa pista 2D.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a preparação de estados de spin quântico espremido.
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Apresentando o Aprendizado por Reforço Adaptativo e Seguro para melhorar a segurança em sistemas robóticos.
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Uma nova abordagem pra melhorar a qualidade do streaming de vídeo ao vivo no celular e a eficiência energética.
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Um novo método melhora a imagem de telescópios de planetas distantes.
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Uma estrutura pra melhorar as atualizações de informação enquanto gerencia energia em redes veiculares.
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Novos modelos de memória melhoram a eficiência nos processos de treinamento de aprendizado por reforço.
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Uma nova abordagem pra otimizar a rota de veículos usando aprendizado por reforço.
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Uma nova abordagem para o aprendizado por reforço considera as mudanças no ambiente causadas pelas ações do agente.
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Um novo algoritmo combina BQL e CFR pra melhorar o aprendizado em ambientes dinâmicos.
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Explorando os benefícios de usar programação no aprendizado por reforço.
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Os hubs de carregamento rápido têm um papel importante em apoiar o crescimento dos veículos elétricos.
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Pesquisa sobre como misturar diferentes estilos de comunicação na geração de texto por IA.
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Uma olhada em como BD-ROHC e RL melhoram a eficiência da transmissão de dados.
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Avaliando a eficácia de GNN contra riscos de segurança em circuitos integrados.
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Técnicas inovadoras melhoram a singularidade das legendas de imagem usando referências de verdadeiro.
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Um método flexível em RL que ajusta as taxas de controle pra ter um desempenho e eficiência melhores.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência do aprendizado de máquina com táticas de exploração melhores.
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Um novo método melhora o desempenho dos agentes em ambientes complexos sem precisar de treinamento extra.
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Um novo método pra melhorar a tomada de decisão das máquinas em ambientes dinâmicos.
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Uma nova abordagem treina agentes de IA pra tomar decisões justificáveis através de debates estruturados.
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Explorando métodos quânticos pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Um novo algoritmo foca no uso de cannabis entre jovens adultos por meio de intervenções personalizadas.
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Pesquisadores combinam otimização de trajetória e aprendizado por reforço pra melhorar robôs com patas.
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Explorando métodos de privacidade diferencial em aprendizado por reforço pra proteger dados sensíveis.
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Analisando o potencial dos VQCs em melhorar a tomada de decisão no aprendizado por reforço.
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AutoRobust usa aprendizado por reforço pra fortalecer sistemas de detecção de malware contra táticas adversárias.
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Um novo método tem como objetivo melhorar a segurança e a utilidade dos grandes modelos de linguagem.
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Estudo revela como padrões antcoordenados se formam em um modelo de aprendizado por reforço do jogo da nevasca.
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Aprenda como os UAVs podem combater interferências pra melhorar o desempenho em redes de IoT.
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Uma estrutura melhora as estratégias de negociação de energia para as partes responsáveis pelo equilíbrio.
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Uma nova abordagem pra melhorar sistemas de recomendação, aumentando a precisão e a diversidade.
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Um novo método melhora a tomada de decisões para agentes de aprendizado por reforço.
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O RLPeri melhora os testes de campo visual pra ter mais rapidez e precisão.
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Um novo método para otimizar padrões de feixe em sistemas mmWave.
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Esse artigo fala sobre o desenvolvimento de sistemas inteligentes para caminhões autônomos.
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Esse estudo analisa os desafios da aprendizagem de reconstrução em machine learning para tarefas de percepção.
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Combinar aprendizado por reforço e meta-operadores melhora a tomada de decisão em tarefas complexas.
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