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Ergebnisse für “Resource Allocation”

Strategische Ressourcenallokation: Spieltheoretische KI‑Sicherheitsansatz

Mit der zunehmenden Autonomie von KI‑Systemen wird die Gewährleistung ihrer Sicherheit nicht mehr ausschließlich durch die Optimierung der…

arXiv – cs.AI 10.02.2026 05:00

KI‑Modell steuert Deep RL für Ressourcenallokation in NTN

Ein neues Forschungsprojekt zeigt, wie ein großes KI-Modell (LAM) Deep Reinforcement Learning (DRL) für die Ressourcenallokation in Nicht‑T…

arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00

Neuer Algorithmus optimiert Zeitkritik und Ressourcen in kollaborativer Wahrnehmung

In der kollaborativen Wahrnehmung, die für autonome Fahrzeuge und intelligente Städte entscheidend ist, werden Sensordaten gemeinsam geteil…

arXiv – cs.LG 09.01.2026 05:00

Deep Reinforcement Learning optimiert Ressourcen in heterogenen Funknetzen

In heterogenen Funknetzen (HetNets) gestaltet sich die dynamische Zuteilung von Ressourcen wie Strom, Bandbreite und Zeitplänen unter wechs…

arXiv – cs.LG 01.10.2025 05:00

Reinforcement Learning optimiert Ressourcenzuteilung in verteilten IoT‑Systemen Deep Reinforcement Learning (DRL) hat sich als äußerst wirkungsvoll bei der Lösung komplexer Entscheidungsaufgaben erwiesen. Bisher wurde das Potenzial von DRL jedoch nur selten mit echten Daten aus verteilten Internet‑of‑Things‑Systemen getestet. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges Framework vorgestellt, das DRL‑Modelle direkt in realen, verteilten IoT‑Umgebungen trainiert. Dabei wählen die IoT‑Geräte ihre Kommunikat

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00

OPTIC-ER: KI-gestützte Echtzeit-Notfallreaktion für afrikanische Gemeinden

In vielen afrikanischen Regionen verzögern sich Notfallreaktionen und die Verteilung von Ressourcen, was zu vermeidbarem Leid führt. Das ne…

arXiv – cs.AI 19.08.2025 05:00

<p>Neues Verfahren steigert Genauigkeit von KI-generiertem Content in ISAC-Netzwerken</p> <p>In der neuesten Forschung wird gezeigt, wie integrierte Sensorik und Kommunikation (ISAC) die Qualität von KI-generiertem Content (AIGC) deutlich verbessern kann. Während herkömmliche AIGC‑Dienste davon ausgehen, dass die Eingabedaten exakt sind, arbeitet die neue Methode mit den oft ungenauen Messwerten, die ISAC liefert. Zusätzlich berücksichtigt das System die Fehler, die durch die Anzahl der Generierungsschritte

arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00