Fugu-MT 論文翻訳(概要): Implement services for business scenarios by combining basic emulators

論文の概要: Implement services for business scenarios by combining basic emulators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08815v1
Date: Thu, 14 Dec 2023 11:06:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-15 23:01:13.523652
Title: Implement services for business scenarios by combining basic emulators
Title（参考訳）: 基本エミュレータを組み合わせるビジネスシナリオのためのサービスの実装
Authors: Lei Zhao, Miaomiao Zhang
Abstract要約: 本稿では主に,Jiutian Intelligence Network Simulation Platformにおいて,様々な基本エミュレータを用いて複合エミュレータを構築する方法について紹介する。ビジネスシナリオには、多目的アンテナ最適化、ビジネスの高トラフィック、CSI(チャネル状態情報)圧縮フィードバックなど、さまざまな実用的な応用が含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.04466244770767
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This article mainly introduces how to use various basic emulators to form a combined emulator in the Jiutian Intelligence Network Simulation Platform to realize simulation service functions in different business scenarios. Among them, the combined emulator is included. The business scenarios include different practical applications such as multi-objective antenna optimization, high traffic of business, CSI (channel state information) compression feedback, etc.
Abstract（参考訳）: 本稿では主に,Jiutian Intelligence Network Simulation Platformにおいて,さまざまな基本エミュレータを用いて複合エミュレータを構築し,異なるビジネスシナリオにおけるシミュレーションサービス機能を実現する方法について紹介する。その中にエミュレータが組み込まれている。ビジネスシナリオには、多目的アンテナ最適化、ビジネスの高トラフィック、CSI(チャネル状態情報)圧縮フィードバックなど、さまざまな実用的アプリケーションが含まれます。

関連論文リスト

BeSimulator: A Large Language Model Powered Text-based Behavior Simulator [28.112491177744783]
本研究では,BeSimulatorをテキストベースの環境下での動作シミュレーションの試みとして紹介する。 BeSimulatorはシナリオを一般化し、長距離複素シミュレーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:37:04Z)
Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope [112.98986800070581]
我々は,ユーザフレンドリーなマルチエージェントプラットフォームであるAgentScopeの新機能とコンポーネントを開発した。高いスケーラビリティと高効率を実現するために,アクタをベースとした分散機構を提案する。また、多数のエージェントを便利に監視し、管理するためのWebベースのインターフェースも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T05:50:46Z)
Emulators in JINSP [8.502571982210666]
本稿では,実環境における動的ユーザのためのプロトコルスタックのシミュレーションなど,一連の基本エミュレータとその組み合わせについて述べる。マルチターゲットアンテナ最適化や圧縮フィードバックなど、特定のビジネスシナリオに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-07T03:43:06Z)
Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
Design of JiuTian Intelligent Network Simulation Platform [16.343389061714973]
本稿では,オープンイノベーションプラットフォーム向けに無線通信シミュレーションデータサービスを提供するJuTian Intelligent Network Simulation Platformを紹介する。プラットフォームには一連のスケーラブルなシミュレータ機能が含まれており、シミュレーション環境とデータに基づいたモデルトレーニングと推論に強化学習アルゴリズムを使用できるオープンなサービスを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-28T07:02:39Z)
NASimEmu: Network Attack Simulator & Emulator for Training Agents Generalizing to Novel Scenarios [0.0]
NASimEmuは、浸透試験エージェントをトレーニングするための新しいフレームワークである。シミュレータとエミュレータに共有インターフェースを提供する。フレームワークを使って、新しい、構造的に異なるシナリオに移行する一般的なエージェントをトレーニングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T20:19:09Z)
Synthetic Data-Based Simulators for Recommender Systems: A Survey [55.60116686945561]
本調査は,モデリングとシミュレーションの分野における最近のトレンドを包括的に概観することを目的としている。まずは、シミュレーターを実装するフレームワークの開発の背後にあるモチベーションから始めます。我々は,既存のシミュレータの機能,近似,産業的有効性に基づいて,新しい一貫した一貫した分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T19:33:21Z)
Metaphorical User Simulators for Evaluating Task-oriented Dialogue Systems [80.77917437785773]
タスク指向対話システム(TDS)は、主にオフラインまたは人間による評価によって評価される。本稿では,エンド・ツー・エンドのTDS評価のためのメタファ型ユーザシミュレータを提案する。また,異なる機能を持つ対話システムなどの変種を生成するためのテスタベースの評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-02T05:11:03Z)
Towards Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models in Simulation [98.51313127382937]
合成ドメインのみにおけるラベルの使用に焦点を当てる。提案手法では,ニューラル不変表現の学習方法と,シミュレータからデータをサンプリングする方法に関する理論的にインスピレーションを得た視点を導入する。マルチセンサーデータを用いた鳥眼視車両分割作業におけるアプローチについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:37:43Z)
Comparing Popular Simulation Environments in the Scope of Robotics and Reinforcement Learning [0.0]
選択したシミュレーション環境がシングルコア性能の恩恵を最も受けることを示す。マルチコアシステムを使用すると、複数のシミュレーションを並列に実行して性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T09:08:53Z)
A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-17T22:24:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。