檢索結果：共15筆資料 檢索策略： "Yuan-Cheng Lai".ecommittee (精準) and ekeyword.raw="Reinforcement Learning"
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受其他深度強化學習研究所啟發，本研究創造了一個供強化學習agent（代理者）使用的非對稱遊戲環境，在遊戲中兩隊agent各有不同的目標需要完成，鬼需要抓到人，而人需要逃離鬼，雙方建立起一個互相對…
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由於傳統演算法無法有效地適應交通路網的動態變化，因此，在解決交通信號控制 (Traffic Light Control, TLC) 問題上，強化學習 (Reinforcement Learning,…
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現今的行動應用程式對於運算資源的需求越來越大，然而設備（Device）本身的運算資源有限，因此可卸載部分任務至雲端（Cloud）或邊緣端（Edge），故找到一個最佳卸載策略相當重要。目前的研究大多都…
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目前主要的自動摘要方法，可以分為抽取式摘要(extractive)與重寫式摘要 (abstractive)。在本文中，我們提出無監督學習以及監督學習且基於 BERT 的摘要 任務架構，首先，我們提出…
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本文介紹了一種使用學習車輛 (LAV) 系統進行自動駕駛的新方法，利用鳥瞰圖 (BEV) 圖像作為感知的主要來源，並根據信息訓練周圍車輛以生成其運動預測，使它們能夠預測並對附近車輛的潛在動作做出反應…
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無人飛行載具(UAV)，或稱無人機，具有良好的機動性，並隨著導航技術的進步，近年來已經成為包裹配送問題的有效解決方案。在配送包裹時，無人機容易受到電池容量以及載重量的限制，因此必須在解決方案中同時考…
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定位以及軌跡追蹤是衡量自主無人車效能的重要指標。縱使RTK-GPS能夠提供良好的戶外車輛定位能力。然而，低更新率、訊號遮蔽、訊號飄移及通訊穩定性，都是一般GPS乃至於高精度RTK-GPS存在的問題。…
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在4.0工廠中，產線規劃變動快速且多變，移動機器人必須具備在複雜區域像是‘U’、 ‘V’ 或 ‘G’型障礙物中導航與自主判斷的能力，如閃避障礙物功能，確保無人搬運車本身、貨物與人員安全。動態視窗演算…
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隨著時代的進步光學系統的尺寸也隨之變得越來越小，而隨著光學系統的縮小當中的光學元件也必須隨著一起變小，而需要在如此有限的空間中要達到與以往相同的效果就勢必要使用自由度更高的光學元件如：非球面、XY多…