基于语义感知的多个马尔可夫源在约束下的远程估计
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本文研究了基于深度强化学习的调度问题，提出了优化算法以减少训练时间并提高性能。同时探讨了语义通信框架、图像传输中的多模态度量和机器人群通信，提出多种算法以优化资源分配和降低延迟，并验证了其有效性。
❓
Q&A
深度强化学习在调度问题中如何应用？
深度强化学习被用于解决大规模系统中的最优策略问题，显著减少训练时间并提高性能。
什么是语义通信框架？
语义通信框架通过提取文本数据中的语义信息并采用知识图表达，优化基站资源分配和时延约束。
如何降低图像传输的延迟？
通过开发语义通信框架和使用最大熵多智能体强化学习算法，可以将传输延迟降低至传统方法的16.1%。
多机器人系统中的非通信性问题如何解决？
通过基于协调的认知预测和规划框架，解决多机器人系统中的非通信性渲染问题。
提出的算法在训练时间和性能上有什么优势？
所提出的算法比基准算法节省50%的训练时间，并将均方误差降低10%至25%。
如何优化移动设备与边缘服务器之间的特征传输？
通过设计在线优化框架，利用语义知识库驱动多级特征传输，考虑时间因素和动态元素。
🏷️
