CoRe-MARL: Cooperative Redistribution Under Unknown Dynamics Using Recurrent Multi-Agent Reinforcement Learning
研究使用CoRe-MARL框架,通过多智能体强化学习解决应急物资分配中的供需不平衡问题,提升服务均衡性和最差服务区域的服务水平。
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研究使用CoRe-MARL框架,通过多智能体强化学习解决应急物资分配中的供需不平衡问题,提升服务均衡性和最差服务区域的服务水平。
研究通过调查Tamarin和ProVerif等工具的用户体验,识别了加密协议验证工具在易用性上的障碍,并提出改进设计的具体建议以提高这些工具的可访问性和可用性。
为解决前视声纳目标检测在嵌入式平台上的模型紧凑性问题,提出了一种参数高效的量子-经典混合框架Quantum-Gated LiteSSD,通过量子门控机制实现空间特征调制。
为解决电信网络中客户流失预测的隐私和异质性问题,提出了一种基于差分隐私的联邦近端优化框架DP-FedProx。
为解决宫颈癌筛查中专家短缺和主观性问题,提出一种双交叉注意力框架用于CIN分级和Swede评分预测,并引入新多中心数据集,提高筛查准确性。
研究使用CoRe-MARL框架,通过多智能体强化学习解决应急物资分配中的供需不平衡问题,提升服务均衡性和最差服务区域的服务水平。
研究通过调查Tamarin和ProVerif等工具的用户体验,识别了加密协议验证工具在易用性上的障碍,并提出改进设计的具体建议以提高这些工具的可访问性和可用性。
为解决前视声纳目标检测在嵌入式平台上的模型紧凑性问题,提出了一种参数高效的量子-经典混合框架Quantum-Gated LiteSSD,通过量子门控机制实现空间特征调制。
为解决电信网络中客户流失预测的隐私和异质性问题,提出了一种基于差分隐私的联邦近端优化框架DP-FedProx。
为解决宫颈癌筛查中专家短缺和主观性问题,提出一种双交叉注意力框架用于CIN分级和Swede评分预测,并引入新多中心数据集,提高筛查准确性。