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基于多属性竞拍的双胞胎移动资源分配在车联网元宇宙中的应用:一种基于 GPT 的强化学习方法
优化资源分配的车辆孪生系统中车载元宇宙的迁移机制,基于拍卖的机制采用生成预训练变换器 (GPT) 为基础的深度强化学习 (DRL) 算法,在不同设置下比较了社会福利和拍卖信息交流成本的性能,并证明了我们提出的 GPT-based DRL 拍
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a month ago
AIoT - 可控交通虚拟城市中基于多智能体深度强化学习的动态角色迁移与轨迹预测
本研究提出了一个基于实时轨迹预测和多智能体深度强化学习技术的动态迁移框架,以解决虚拟汽车元宇宙中的任务迁移问题。数值结果表明,我们提出的算法可以有效地减少大约 25%的任务执行延迟,并改善用户在 AIoT-enabled Vehicular
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a year ago
车载元宇宙语义通信的对抗攻击和防御
本文介绍了一种分层的基于 SemCom 的车联网元宇宙框架,分析了安全漏洞,并提供了防御解决方案,同时指出 SemCom 在车联网元宇宙中的未来研究方向。
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a year ago
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