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王倩;
昆明理工大学信息工程与自动化学院;
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室;
无线可充电传感器网络; 一对多能量补充方案; 深度强化学习; 选址机制; 带权集合覆盖; 奖励反馈;
机译:基于深度强化学习的移动机器人导航:综述
机译:基于深度强化学习的移动边缘计算轻量级任务卸载策略优化
机译:基于深度强化学习的方法,可再生能源优化电气和供热系统中的能量转换
机译:基于密度的聚类方法,用于WRSNS中最佳能量补充
机译:在基于模型的深度强化学习中查看使用任务相关中间表示的环境过渡模型的学习使用情况统计信息
机译:使用深度强化学习的基于延迟公差的移动数据分载
机译:基于多目标强化学习的认知空间通信深度神经网络。
机译:用于移动能量补充车辆的卷取装置,以及移动能量补充车辆
机译:一体化系统或简化的固体残渣和液化气深度收集系统,集装箱,转运站区域剥离系统,车辆租赁的固体残渣收集,深度的液化气以及带有碎片的碎屑收集系统补充物,租用了垃圾收集车医院进行了补充,深度集成了随处可见的残渣固体的集成系统。简化了系统,用于补充了残渣固体,随处可见的残渣和建筑残渣和深度收集残渣固体的简化系统
机译:通过基于原始深度和检测到的边缘通过插值确定插值补充深度来生成深度人工图像
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