Deep Reinforcement Learning e Hiper-Heurística aplicados à alocação de recursos em sistemas de comunicações 6G com comunicações D2D e sensoreamento
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Data di pubblicazione: | 2024 |
| Natura: | Master thesis |
| Lingua: | por |
| Fonte: | Repositório Institucional da UnB |
| Download full: | http://repositorio.unb.br/handle/10482/50917 |
Riassunto: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2024. |
Documenti analoghi: Deep Reinforcement Learning e Hiper-Heurística aplicados à alocação de recursos em sistemas de comunicações 6G com comunicações D2D e sensoreamento
- Deep reinforcement learning applied to power control in D2D communications
- Desenvolvendo impressora 3D de materiais pastosos
- Digital Twin–enabled Quality Assurance Analysis of Robotic CW-GTAW Metal Additive Manufacturing Based on Deep Learning Applied to 3d Meshes
- Using AI for forecasting and trading in markets : a study of deep learning and deep reinforcement learning in finance
- Study of reinforcement distribution, adhesion between layers, and porosity induced by FDM
- Authentication protocols for D2D communications