XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深入
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
对多晶硅垂直薄膜晶体管的电特性的深入分析
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
深入研究下一代计算前沿技术
国际计算机应用与信息技术研究杂志 (IJRCAIT) 第 8 卷，第 1 期，2025 年 1 月至 2 月，第 2016-2027 页，文章 ID：IJRCAIT_08_01_147 可在线访问 https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN 印刷版：2348-0009 和 ISSN 在线版：2347-5099 影响因子 (2025)：14.56（基于 Google Scholar 引用）期刊 ID：0497-2547；DOI：https://doi.org/10.34218/IJRCAIT_08_01_147 © IAEME 出版物
蛋白质组学对应用肌科中卫星细胞功能的深入生物分析研究的潜力
抽象简介：再生肌发生在成熟的肌纤维中起着至关重要的作用，可抵消神经肌肉疾病引起的肌肉损伤或功能障碍。专门的肌源性干细胞的激活（称为卫星细胞）本质上与增殖和分化有关，然后是肌细胞融合和多核肌纤维的形成。涵盖的区域：本报告概述了卫星细胞在神经肌肉系统中的作用以及蛋白质组学分析对生物标志物发现的潜在影响，以及鉴定新的治疗靶标在肌肉疾病中的影响。本文回顾了单细胞蛋白质组学对卫星细胞，成肌细胞和心肌细胞进行系统分析的方式，可以帮助更好地理解肌纤维再生过程。专家意见：为了更好地理解神经肌肉疾病中的卫星细胞功能障碍，基于质谱的蛋白质组学是一种出色的大规模分析工具，用于对病理生理过程进行系统分析。可以通过机械/酶促解离方案通常执行优化的肌肉衍生细胞的隔离，然后在专用的流式细胞仪中进行荧光激活的细胞分类。使用标记的自由定量方法或使用串联质量标签的方法是研究干细胞在神经肌肉疾病中的病理生理作用的理想生物分析方法。
通过对抗攻击和培训进行强大的深入强化学习：调查
深度加固学习（DRL）是一种在各种复杂环境中训练自主代理的方法。尽管在众所周知的环境中表现出色，但它仍然容易受到较小条件的变化，这引起了人们对其在现实世界应用中的可靠性的担忧。为了改善Usabil的影响，DRL必须表现出可信赖和稳健性。通过对环境动力学的良好适合对抗性攻击进行训练，通过训练代理人来训练代理商，将DRL鲁尔的鲁棒性转化为未知变化的鲁棒性。解决这个关键问题时，我们的工作对当代对抗攻击方法进行了深入分析，系统地对其进行了分类并比较其目标和操作机制。此分类提供了一个详细的见解，以了解对抗性攻击如何有效地评估DRL代理的弹性，从而为增强其稳健性铺平了道路。
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
量化大脑连接和心跳动态之间耦合的框架：深入了解帕金森病中破坏的网络生理学
图 1 方法流程。（a）计算不同频带（α、β、γ）上随时间变化的 EEG 功率；（b）估计两个 EEG 通道之间的随时间变化的连接。（c）根据 ECG 计算心率变异性序列并估计心脏交感神经-副交感神经活动。（d）通过计算最大信息系数 (MIC) 进行大脑连接 - 心脏耦合估计。通过评估两个时间序列之间的相似性来实现耦合量化，而不管信号的曲率如何。MIC 方法使用如图所示的调整网格分别评估不同段之间的相似性。整体测量结合了整个时间过程中观察到的相似性。ECG，心电图；EEG，脑电图。
全面深入研究基于三态反相器的DCO
本文对基于三态反相器的数字控制振荡器进行了深入分析。这种振荡器拓扑结构已在众多出版物中报道过，但其特性仍不太为人所知。在本研究中，我们打算重点解决这些不足之处。我们特别讨论了振荡周期和相关的抖动，因为这些量是设计的关键参数。在本文中，我们提出了考虑到设计、技术以及输入代码的解析表达式。这些方程式适合手工计算，并有助于建立快速实施的设计方法。在意法半导体 CMOS 65nm 工艺中设计了两个电路。第一个通过模拟进行了评估。然后，给出了在同一技术节点内制造的第二个电路的测量结果。最后，实验数据支持了所提出的理论。