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| Multi-Level Counterfactual Contrast for Visual Commonsense Reasoning 会议论文
, Chengdu, China, 2021-10
作者: Zhang X(张熙) ; Feifei Zhang; Changsheng Xu
 Adobe PDF(5740Kb) |  收藏 | 浏览/下载：22/5 | 提交时间：2024/07/08 |
| 基于强化学习的多无人机协同任务规划技术 学位论文
, 2024
作者: 张梦瑶
 Adobe PDF(2880Kb) | 收藏 | 浏览/下载：38/0 | 提交时间：2024/07/04
多无人机协同作战 任务规划 图神经网络 多旅行商问题 强化学习 |
| Self-Organized Routing for Autonomous Vehicles via Deep Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, 2024, 卷号: 73, 期号: 1, 页码: 426-437
作者: Pei, Huaxin; Zhang, Jiawei; Zhang, Yi; Xu, Huile; Li, Li
收藏 | 浏览/下载：4/0 | 提交时间：2024/07/03
Routing Autonomous vehicles Vehicle-to-everything Vehicle dynamics Estimation Automation Traffic congestion self-organized deep reinforcement learning autonomous vehicle |
| 基于区块链的联邦学习: 模型、方法与应用 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1059-1085
作者: 李程; 袁勇; 郑志勇; 杨东; 王飞跃
Adobe PDF(2337Kb) | 收藏 | 浏览/下载：9/4 | 提交时间：2024/07/02
区块链 联邦学习 智能合约 机器学习 隐私保护 |
| Gait Learning for 3D Bipedal Robots Based on a Combined Strategy of Hybrid Zero Dynamics Feedback Control and Periodic Reward 会议论文
, 中国湖南长沙, 2024-5-25
作者: Cui LZ(崔凌志); Tianqi Deng; Lihua Ma; Wenhao He
Adobe PDF(690Kb) | 收藏 | 浏览/下载：20/7 | 提交时间：2024/07/01 |
| Optimizing Reward Function Weights and Enhancing Control Mechanisms for Bipedal Robots Using LSTM and Attention Mechanisms 会议论文
, 河北保定, 2023-8-16
作者: Cui LZ(崔凌志); Tianqi Deng; Lihua Ma; Wenhao He
Adobe PDF(541Kb) | 收藏 | 浏览/下载：16/4 | 提交时间：2024/07/01 |
| 双足机器人步态生成的研究 学位论文
, 2024
作者: 崔凌志
Adobe PDF(7077Kb) | 收藏 | 浏览/下载：24/1 | 提交时间：2024/07/01
请双足机器人控制 混合零动力 轨迹自由强化学习 周期性步态奖励机制 动态步态优化 模型融合策略 |
| UNSUPERVISED LEARNING OF NEURAL SEMANTIC MAPPINGS WITH THE HUNGARIAN ALGORITHM FOR COMPOSITIONAL SEMANTICS 会议论文
, Seoul, South Korea, 2024-04
作者: Zhang X(张翔); He SZ(何世柱); Liu K(刘康); Zhao J(赵军)
Adobe PDF(294Kb) | 收藏 | 浏览/下载：27/12 | 提交时间：2024/06/27 |
| 基于脉冲神经网络的多模态视听分类 学位论文
, 2024
作者: 郭凌月
Adobe PDF(3051Kb) | 收藏 | 浏览/下载：23/0 | 提交时间：2024/06/27
脉冲神经网络 多模态对齐 多模态融合 视听分类 |
| 自然语言嵌入的深度强化学习探索方法研究 学位论文
, 2024
作者: 郭洲蕊
Adobe PDF(7588Kb) | 收藏 | 浏览/下载：32/1 | 提交时间：2024/06/26
深度强化学习 自然语言 探索 |
