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pro vyhledávání: '"Aprendizaje reforzado profundo"'
Autor:
Benel Ramirez, Sara Maria
El objetivo de este estudio es realizar un análisis sistemático de las aplicaciones que se da a los algoritmos de aprendizaje reforzado profundo para identificar cuales están siendo utilizados actualmente y para qué. Con el fin de alcanzar este p
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/20.500.12423/4948
Publikováno v:
Repositorio Digital de la Universidad Politécnica de Cartagena
Fundación Universitaria San Pablo CEU (FUSPCEU)
Fundación Universitaria San Pablo CEU (FUSPCEU)
En la actualidad, las redes neuronales que emplean el aprendizaje reforzado encuentran su lugar dentro de una amplia variedad de aplicaciones prácticas. Algunos ejemplos de tales aplicaciones van desde casos bien conocidos como ofrecer experiencias
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c13b49e2266b5b5e00cadd402fb28cfe
http://hdl.handle.net/10317/9342
http://hdl.handle.net/10317/9342
Autor:
Navarro García, Luis
Publikováno v:
RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
instname
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[EN] Air traffic has been continuously rising. The expected exponential growth of unmanned traffic, like for delivery services, can result in an uncontrollable airspace that might rely on finding solutions that depend on more automation. Adding Artif
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::8054a50966cc8f8d25fe0964f8d96428
http://hdl.handle.net/10251/171238
http://hdl.handle.net/10251/171238
Publikováno v:
UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Universidad de Cantabria (UC)
Universidad de Cantabria (UC)
The computational capacity needs by both companies and research groups all over the world has increased greatly in the last years. These necessities are due to the increasing amount of data to analyse, training of machine learning models, high perfor
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::3ccc2c3f030ba1574b4aa5af7cbc5501
http://hdl.handle.net/10902/22830
http://hdl.handle.net/10902/22830
Autor:
Ibáñez Bolado, Mario
Publikováno v:
UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Universidad de Cantabria (UC)
Universidad de Cantabria (UC)
RESUMEN: Actualmente, los importantes avances en hardware y software ocurridos en las últimas décadas han propiciado el desarrollo de entornos para la computación de alto rendimiento. Estos entornos son desarrollados en los conocidos centros de da
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::379c7c3059a5b4fe795855e624548bc7
http://hdl.handle.net/10902/20931
http://hdl.handle.net/10902/20931
Autor:
Zea Gutiérrez, Jimmy Alejandro, Suárez Barón, Marco Javier, González Sanabria, Juan Sebastián
Publikováno v:
Revista Tecno Lógicas; may-ago2024, Vol. 27 Issue 60, p1-26, 26p
Publikováno v:
TecnoLógicas, Vol 27, Iss 60, Pp e3017-e3017 (2024)
La emisión de gases de efecto invernadero, atribuida directa o indirectamente a la actividad humana, es la principal causa del cambio climático a nivel mundial. Entre los gases emitidos, el dióxido de carbono (CO2) es el que más contribuye a la v
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dfad3e1006264abfae603e3a70ec01a7
Autor:
Serrano Romero, Javier
Networked media applications are amongst the most demanding services, requiring large bandwidths for high quality delivery, low latency for interactive services, and enough resources to deliver the computational power for running the applications in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1033::9e022d8d4b818e2e7e243114b33bcace
https://oa.upm.es/74413/
https://oa.upm.es/74413/
Autor:
Lo Anguera, Joan
Se propone el desarrollo de sistemas y algoritmos de aprendizaje reforzado profundo para entornos de vehículos autónomos. Para ello se propone inicialmente realizar una búsqueda bibliográfica sobre el uso de esta técnica de aprendizaje reforzado
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3484::f39969f2580cce05ec8e126c1671e503
https://hdl.handle.net/2117/386208
https://hdl.handle.net/2117/386208