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| Quantifying the Leaping Motion Using a Self-Propelled Bionic Robotic Dolphin Platform 期刊论文
Biomimetics, 2023, 卷号: 8, 页码: 21
作者: Junzhi Yu ; Tianzhu Wang; Di Chen; Yan Meng
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robotic dolphin leaping motion dynamic model motion analysis |
| 基于A-HPSO算法的无人机集群协同目标分配 期刊论文
计算机仿真, 2023, 页码: 10
作者: 沈越; 范国梁; 李丽娟
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粒子群算法 混合粒子群算法 自打散混合粒子群算法 无人机集群协同目标分配 |
| Optimal Resource Allocation and Feasible Hexagonal Topology for Cyber-Physical Systems 期刊论文
Journal of Systems Science and Complexity, 2023, 页码: 1-26
作者: Liu, Yifa; Cheng, Long
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| MiaoSuan Wargame: A Multi-Mode Integrated Platform for Imperfect Information Game 会议论文
, Beijing, China, August 21-24, 2022
作者: Jiale Xu; Jian Hu; Shixian Wang; Xuyang Yang; Wancheng Ni
Adobe PDF(726Kb) | 收藏 | 浏览/下载：67/21 | 提交时间：2023/06/28
open platform human-computer gaming AI evaluation Turing test imperfect information game wargame |
| Commander-Soldiers Reinforcement Learning for Cooperative Multi-Agent Systems 会议论文
, 意大利, 2022-7
作者: Chen YQ(陈逸群); Yang Wei; Tianle Zhang; Shiguang Wu; Hongxing Chang
Adobe PDF(15907Kb) | 收藏 | 浏览/下载：127/28 | 提交时间：2023/06/28 |
| Ristretto: An Atomized Processing Architecture for Sparsity-Condensed Stream Flow in CNN 会议论文
, Westin Chicago, 2022-10
作者: Gang Li; Weixiang Xu; Zhuoran Song; Naifeng Jing; Naifeng Jing; Xiaoyao Liang
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| VLP: A Survey on Vision-language Pre-training 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 38-56
作者: Feilong Chen; Duzhen Zhang; Minglun Han; Xiuyi Chen; Jing Shi; Shuang Xu; Bo Xu
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| Knowledge Transfer from Pre-Trained Language Models to CIF-Based Speech Recognizers via Hierarchical Distillation 会议论文
, Dublin, Ireland, 2023-8-20
作者: Minglun Han; Feilong Chen; Jing Shi; Shuang Xu; Bo Xu
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| Exploration via Joint Policy Diversity for Sparse-Reward Multi-Agent Tasks 会议论文
, Macao, China, 2023-8
作者: Pei Xu; Junge Zhang; Kaiqi Huang
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| Subspace-Aware Exploration for Sparse-Reward Multi-Agent Tasks 会议论文
, Washington DC, USA, 2023-2-7
作者: Pei Xu; Junge Zhang; Qiyue Yin; Chao Yu; Yaodong Yang; Kaiqi Huang
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deep reinforcement learning sparse reward exploration multi-agent |
