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导言深度强化学习,DRL,是一种机器学习技术,它使智能体能够在复杂和不确定的环境中做出最佳决策,与传统强化学习不同,DRL结合了深度学习技术,例如卷积神经网络,CNN,和循环神经网络,RNN,,以增强智能体的感知和决策能力,深度强化学习的关键概念智能体,在环境中采取行动并接收反馈的实体,环境,智能体与之交互并影响其决策的外部世界,状态...。
摘要量子网络是由量子链接的节点组成的网络,它利用量子力学原理实现高保真、安全和分布式计算,量子网络有望在通信、计算和传感等领域带来革命性的变革,并为下一代技术奠定基础,本文旨在提供量子网络技术文献的综述,包括其原理、发展历史、当前状态和未来展望,量子网络的原理量子网络基于量子力学的一些基本原理,例如叠加、纠缠和量子隐形传态,叠加,量子...。
随着量子网络技术的不断发展,了解其潜在的道德影响至关重要,作为一种具有革命性的技术,量子网络有望彻底改变我们与信息交互的方式,带来难以想象的机会和挑战,机遇提高通信安全,量子网络利用量子力学的原理实现无法破译的通信,保障国家安全和商业机密,促进科学发现,量子网络连接遥远的设备,使科学家能够协同进行前沿研究,加速创新,医疗保健进步,量子...。
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