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基于人工智能的优化能耗方法综述
能源优化、人工智能、实时监测、智能系统和能源供应是该研究论文的主要关键词和研究领域，并通过对 17 个不同研究方法的评估揭示了它们的优势和局限性，为未来的人工智能与能源消耗优化的整合指明了方向。
PDF14 days ago
基于无标签深度学习的空中地一体化网络中的安全访问选择
在空天地一体化网络中，利用多层接入网络间的频谱共享所带来的同频干扰，应用于异构传输中以增强物理层安全性，并通过基于深度学习的 Q 网络逼近方法选择最优的访问策略来提高秘密速率。利用无监督学习和 Q 网络逼近训练两个神经网络，无标签方法证明了
PDF10 months ago
并行机器学习算法的性能和能耗
本文讨论了在高性能计算中，采用低功率算法以优化机器学习模型的效率，并测试逻辑回归、神经网络等算法在不同数据规模、模型复杂度下的并行加速表现。
PDFa year ago
基于深度强化学习的大规模 V2G 连续充电协调及可再生能源应用
本文提出了一种使用深度强化学习方法的车辆 - 电网技术中，对转移学习方面具有显著表现的连续充放电协调策略。该方法可以高效地优化电动汽车聚合器在实际操作条件下的实时充电 / 放电功率，与无控制充电相比，负荷变化减少了 97.37$％$，充电成
PDF2 years ago
MM智能反射面辅助上行毫米波系统中的时延约束联合功率控制、用户检测和被动波束成形
该论文提出了一种智能反射面辅助毫米波通信方案，通过联合优化个体设备功率，多用户检测矩阵和被动波束成形来实现多用户毫米波系统中用户功率的最小化。使用了交替优化框架来支持同步迭代优化三个子问题，其中采用闭合形式表达了功率和多用户检测向量的更新。
PDF5 years ago
NIPS太阳能电网的深度故障分析和子集选择
本研究提出一种基于深度学习的系统，用于预测太阳能电力系统中的故障和优化发电，从而减少成本并确保可靠性。结果表明，该方法可以成功应用于发展中国家。
PDF7 years ago