Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems

Tố Quyên 120 9 pdf

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG Tải xuống

Air-quality monitoring is highly desired in modern life, where environmental problems have become more serious. Such a task requires continuous surveillance over large urban areas, which is costly both in infrastructure and sensor resources. Hence it gives rise to Vehicular Mobile Networks (VMNs), in which mobile vehicles play the role of sensor devices and constantly monitor the area. |

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Improved cytokine–receptor interaction prediction by exploiting the negative sample space

Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems

Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock

Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.

Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu: Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems

Improved cytokine–receptor interaction prediction by exploiting the negative sample space

Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems

Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Exploiting deep reinforcement learning for coverage maximization and cost minimization in air quality monitoring systems