Méthode de détection d’intrusion pour le trafic de l’Internet industriel des objets basée sur l’apprentissage fédéré assisté par apprentissage profond récurrent par renforcement Contexte académique Le développement rapide de l’Internet industriel des objets (Industrial Internet of Things, IIoT) a apporté une révolution majeure aux systèmes industri...

Étude sur le contrôle optimisé de l’apprentissage par renforcement en temps fixe pour les systèmes non linéaires appliqué au pilote automatique des navires intelligents Ces dernières années, la technologie de conduite autonome intelligente est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la commande automatisée. Dans les systèmes non linéaires compl...

Optimisation multiobjectif évolutive basée sur les préférences pour la planification du mélange d’essence Introduction Avec l’évolution constante du marché mondial de l’énergie, la production et le procédé de mélange d’essence font face à des défis croissants. En tant que produit clé de l’industrie pétrolière, le mélange et la planification de l’es...

Analyse approfondie d’un article de recherche : MEMIA: Multilevel Ensemble Membership Inference Attack Introduction au contexte de recherche Avec le développement rapide des technologies numériques, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) ont progressivement pénétré divers domaines tels que la santé, la finance, le comm...

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Rapport de recherche sur l’apprentissage par renforcement multi-agent déterministe distribué basé sur le consensus de politique L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) a fait des avancées significatives ces dernières années dans divers domaines, notamment la robotique, les réseaux électriques intelligents et la conduite autono...