陈真, 杜晓宇, 唐杰, Kat-Kit WONG：深度强化学习技术增强RIS通感融合网络的挑战与机遇
文章概要：
1. 文章探讨了深度强化学习（DRL）技术在可重构智能表面（RIS）辅助的通信感知一体化（ISAC）中的应用，分析了关键技术并提出了未来发展趋势。3. 文章提出面向太赫兹波段的RIS辅助ISAC系统可增加通信速率和感知精度，但面临路径传播损失和弱衍射等挑战，可通过离线/在线的DRL模型进行优化。
4. 文章讨论了空中RIS辅助ISAC系统可提高系统容量和覆盖范围，但面临无人机抖动、RIS相移矩阵设计困难等挑战，可通过联合优化RIS相移矩阵和无人机飞行轨迹来提高功率利用率。
5. 文章介绍了RIS辅助ISAC网络的L框架，包括DDPG过程和引入的批评家网络和演员网络。
6. 文章通过仿真实验验证了提出的DRL方案的有效性，并讨论了RIS辅助ISAC网络中亟待解决的问题和挑战。
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4. 文章讨论了空中RIS辅助ISAC系统可提高系统容量和覆盖范围，但面临无人机抖动、RIS相移矩阵设计困难等挑战，可通过联合优化RIS相移矩阵和无人机飞行轨迹来提高功率利用率。
5. 文章介绍了RIS辅助ISAC网络的L框架，包括DDPG过程和引入的批评家网络和演员网络。
6. 文章通过仿真实验验证了提出的DRL方案的有效性，并讨论了RIS辅助ISAC网络中亟待解决的问题和挑战。
科普：适于电力系统的深度强化学习方法探索
文章概要：
1. 文章介绍了深度强化DRL）在系统中的应用包括预测、调度、微电网管理、故障检测、电力交易等方面。
. 分析了L在电力系统优势，如自适应性强在线实时等，同时也了面临挑战如数据、复杂度等
3 提出了一些解决方案，如训练迁移学习、模型解释性增强等。
4. 通过实验验证和案例研究，展示了电力中的效果和<>5.未来进行了展望，技术突破、跨学科融合、产业化路径等。
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. 分析了L在电力系统优势，如自适应性强在线实时等，同时也了面临挑战如数据、复杂度等
3 提出了一些解决方案，如训练迁移学习、模型解释性增强等。
4. 通过实验验证和案例研究，展示了电力中的效果和<>5.未来进行了展望，技术突破、跨学科融合、产业化路径等。
强化学习 | 深度确定性策略梯度(DDPG)算法的理论理解及代码实现
文章概要：
1. 本文详细介绍了确定性策略梯度(DDPG)算法，其在强化学习中的应用背景Actor-Critic、策略、回放和网络机制，并提供了基于PyTorch的实现示例
2. DDPG使用了Actor-Critic，Actor学习和输出策略，即动作的选择Critic评估Actor的策略，指导Actor更新策略。br>3 DDP引入了经验回放，这是从先前的中的方法，将Agent在环境中的在回放中然后从中随机抽样进行训练。br>4 DG两组网络，每组有一个Actor网络和一个Critic网络，这两组网络分别是当前网络和网络，网络的是由当前网络的参数进行软更新得到的。br>5.DPG目标是累积奖励，更新Actor和ritic参数，试图找到的确定性策略，Agent在中获得最大的累积奖励。
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2. DDPG使用了Actor-Critic，Actor学习和输出策略，即动作的选择Critic评估Actor的策略，指导Actor更新策略。br>3 DDP引入了经验回放，这是从先前的中的方法，将Agent在环境中的在回放中然后从中随机抽样进行训练。br>4 DG两组网络，每组有一个Actor网络和一个Critic网络，这两组网络分别是当前网络和网络，网络的是由当前网络的参数进行软更新得到的。br>5.DPG目标是累积奖励，更新Actor和ritic参数，试图找到的确定性策略，Agent在中获得最大的累积奖励。