Artigos mais recentes para Aprendizado por Reforço Profundo

XP-HARQ melhora a eficiência da transmissão de dados para aplicações de resposta rápida.

Aprenda a otimizar a migração de gêmeos digitais para melhorar as experiências dos usuários em metaversos de veículos.

Explorando jeitos inovadores de melhorar o caminho das robôs em ambientes complicados.

Explore o impacto dos modelos de difusão generativa em várias áreas, especialmente na otimização de redes.

Nova abordagem automatiza o design de função de recompensa para aprendizado por reforço profundo em robôs.

Esse artigo fala sobre técnicas de DRL pra melhorar o agendamento em ambientes de IoT.

Novo método permite que robôs quadrúpedes aprendam movimentos dinâmicos de forma mais eficiente.

Melhorando as estratégias de agendamento de tarefas para aplicativos móveis usando aprendizado por reforço profundo.

Pesquisas revelam novas descobertas sobre aprendizado por reforço profundo através de desafios de jogos.

Um novo sistema melhora a tomada de decisão de veículos autônomos durante a construção de estradas.

Explorando como o design de robôs influencia movimento e aprendizado de tarefas.

Explorando o impacto do deep learning nas simulações e modelagens de engenharia.

Uma olhada na integração de Aprendizado por Reforço Profundo em sistemas de UAV para melhorar desempenho e segurança.

Uma nova abordagem combina dois métodos pra resolver problemas de forma mais eficiente.

O framework TbDd melhora a segurança e a eficiência do blockchain para aplicações de IoT.

Nova tecnologia otimiza a conectividade da internet usando redes de Acesso Integrado e Backhaul.

Técnicas de deep learning melhoram o monitoramento e a otimização em sistemas de energia elétrica.

Este estudo destaca a complexidade da amostra dos algoritmos de Descida de Espelho de Política Neural no aprendizado profundo.

ASVs melhoram a eficiência no monitoramento da qualidade da água para ambientes mais seguros.

Um novo método melhora algoritmos evolutivos para problemas complexos de otimização.

Um novo método melhora a geração de testes com base em requisitos de linguagem natural.

Um novo framework melhora o desempenho da GPU para tarefas de deep learning.

Esse trabalho propõe uma abordagem robusta pra aprendizado profundo por reforço contra ataques de dados de entrada.

Usando aprendizado por reforço profundo pra melhorar a gestão do tráfego de dados.

Os robôs melhoram a eficiência da coleta de dados com planejamento de caminho dinâmico em ambientes desconhecidos.

Técnicas de IA adaptativa melhoram a gestão de acesso em diversos ambientes do Metaverso.

Este estudo compara estratégias de evolução e aprendizado por reforço profundo em várias tarefas.

CEQR-DQN melhora a tomada de decisões ao gerenciar eficientemente as incertezas na IA.

Um agente de DRL ganhou a competição microRTS do IEEE, mostrando o potencial da IA em jogos.

Um novo algoritmo melhora a eficiência de descarregamento de tarefas em ambientes de computação de borda móvel.

Explorando a eficácia do DRL em gerenciar temperatura com jatos de refrigeração em superfícies quentes.

Este artigo fala sobre como melhorar a computação em borda móvel através de técnicas de otimização conjunta.

Um método usando aprendizado por reforço profundo e síntese reativa para design de controladores.

A pesquisa explora métodos avançados pra entender como os peixes nadam e melhorar o design de robôs aquáticos.

Um estudo sobre como usar aprendizado por reforço profundo pra melhorar o controle de fluxo em estruturas.

Uma nova abordagem para melhorar as estratégias de reprogramação celular usando aprendizado por reforço profundo.

Esse estudo melhora o agendamento de manutenção usando aprendizado por reforço profundo para máquinas industriais.

Um novo método melhora a habilidade dos robôs de se movimentarem de maneira eficiente em superfícies irregulares.

Um novo modelo tem como objetivo recompensar os criadores de NFTs ao longo do tempo.

Esse artigo analisa algoritmos de DRL para sistemas de HVAC energeticamente eficientes em prédios.