今日AI-深度强化学习-2024年11月11日

1. 本研究课题专注于深度强化学习于移动车联网的边缘计算，目标是提高车系统的计算效率和服务质量。
2. 课题方向参考包括任务卸载决策的动态、计算资源的智能调度、多任务协同的优化、基于联邦学习的分布式。
3 成果产出包括高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）、SCI/CCF期刊投递与发表指导、结业证书。
4. 课题推荐发表期刊。
5. 导师介绍包括杨老师的教育背景、研究、发表论文情况、算法功底、编程经验。
. 课题安排研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。
7 本项目支持课题定制，如对上述课题均不，可以在开课前跟导师新的课题。
. 学员可以根据项目的要求报名适合的项目，或咨询顾问推荐适合符合个人基础的个性化定制。<>. 论文课题方向，导致论文，不会出现学术不端。你的论文题目、、、研究方法、等都是独一无二的
10. 根据学生需求，一对一精准导师。

1. 本文介绍了深度学习和强化学习算法DQN，包括其定义、训练计划和实际应用<>. DQN是一种基于深度学习的Q-Learing算法和强化学习通过估计每个状态动作对的价值函数Q值来指导智能体在每个状态下选择最佳的动作。br>3. DN的训练是一个最优化问题，传播使用梯度下降的方法更新神经网络的参数。
4Q可用于商业决策，包括市场定价决策和产品推广策略优化等

1. [工业人工智能]分享了一篇关于基于逆变器的AVC的图多智能体强化学习算法的论文。3. 论文还了一种指数形电压障碍函数，以确保系统电压在安全操作范围内。
4. 实验结果表明，所提出的方法在IEEE 33和141节点系统中表现优异，具有良好的通用性和拓展性。

1. 本文对基于并行和分布式计算的深度强化学习的训练加速方法进行了广泛而彻底的调查提供了该领域最先进的方法和核心全面调查。
2. 本文提出了一种新的防欺诈算法，算法提供了去中心化、安全性和活跃性的前所未有的组合。
3. 本文提出了一种新的基于Q学习的计算机系统性能优化和自适应工作负载管理调度算法。
4. 本文提出了一个渐进的数据检索，保证错误控制可推导的QoIs。
5. 本文引入了一个网络和流量感知的自适应调度框架，贸易。
6. 本文提出了一种GPU内存管理系统GPUVM，它使用支持RDMA的网络设备来构建一个虚拟内存系统，而不涉及CPU/OS。
7. 本文一个经常被忽视的问题：词汇层可能会导致跨管道阶段的计算和内存使用不平衡，加剧管道气泡和内存瓶颈。
8. 本文提出了QuanCrypt-FL，这是一种新的算法，它结合了低比特量化和修剪技术，以增强对攻击的保护，同时显着降低训练过程中的计算成本。
9. 本文介绍了十个原则，我们称之为支柱，数据网格。
1. 本文开发了一个联合学习框架，利用全面的胰腺MRI数据集进行多中心IPMN分类。
11. 本文报告了使用场线追踪模拟和粒子单元代码的性能可移植性的好处和挑战，这是计算等离子体物理学中的两个相关应用，以及磁约束核聚变能源研究的应用。