XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全移
通过增强的PPO进行安全移动机器人导航的深度加固学习
摘要 - 无汇总运动对于移动机器人必不可少。大多数与车轮机器人无冲突和高效导航的方法都需要专家进行参数调整，以获得良好的导航行为。本研究调查了深入强化学习在复杂环境中训练移动机器人进行自动导航的应用。机器人利用激光雷达传感器数据和深度神经网络来生成控制信号，同时避免了障碍物。我们在凉亭仿真环境中采用两种强化学习算法：深层确定性政策梯度和近端政策优化。该研究在近端策略优化算法中引入了增强的神经网络结构，以提高性能，并具有精心设计的奖励功能，以提高算法效率。在障碍物和自由环境中进行的实验结果强调了拟议方法的有效性。这项研究通过应用深度强化学习，很大程度上有助于在复杂环境中提高自主机器人技术。索引术语 - 深处增强学习，自主航行，控制，避免障碍
使用ZScaler客户端连接器安全移动访问
对于参加Zscaler数字体验的用户，Zscaler客户端连接器是在端点级别收集的性能数据的强大来源。在ZDX用例中，Zscaler客户端连接器收集我们云单独看到的指标，包括诸如CPU负载，Wi-Fi信号强度和吞吐量之类的详细信息，或者该端点是否完全符合最新的操作系统补丁。ZDX从用户的设备中提供了对应用程序健康的可见性。这包括对应用程序的监视和测试网络连接从设备到应用程序，无论应用程序托管何处。