Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ da1a379e 0056 42b9 acb8 400821ff1f9c 0
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ da1a379e 0056 42b9 acb8 400821ff1f9c 0

Метод размещения задач в квантовых облачных вычислениях на основе глубокого обучения с подкреплением

 DRLQ: A Novel Deep Reinforcement Learning (DRL)-based Technique for Task Placement in Quantum Cloud Computing Environments

«`html

Новый подход к размещению задач в квантовых облачных вычислениях

Современные модели управления задачами в квантовых вычислениях сталкиваются с трудностями в адаптации к изменениям и сложностям квантовых вычислений, что затрудняет эффективное планирование ресурсов и управление временем выполнения задач. Существующие методы размещения задач требуют новых стратегий для оптимизации времени выполнения и эффективности планирования.

Новый подход DRLQ на основе глубокого обучения с подкреплением

Ученые из Университета Мельбурна и Data61, CSIRO предложили DRLQ — новую технику на основе глубокого обучения с подкреплением для размещения задач в квантовых облачных вычислительных средах. DRLQ использует архитектуру Deep Q Network (DQN), улучшенную методом Rainbow DQN, для создания динамической стратегии размещения задач. Этот подход позволяет улучшить эффективность выполнения задач и снизить необходимость в перепланировании.

Результаты и преимущества

Эксперименты на симуляторе QSimPy показали, что DRLQ значительно улучшает эффективность выполнения задач, сокращая время выполнения на 37.81% — 72.93% по сравнению с другими методами. Кроме того, DRLQ эффективно минимизирует необходимость в перепланировании, достигая нулевого количества попыток перепланирования.

В заключение, DRLQ представляет инновационный подход на основе глубокого обучения с подкреплением для оптимизации размещения задач в квантовых облачных вычислениях. Этот подход позволяет адаптивно управлять ресурсами и принимать решения на основе обучения.

Подробнее о статье можно узнать здесь.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе

Используйте DRLQ для оптимизации задач в квантовых облачных вычислениях и применения искусственного интеллекта в вашем бизнесе. Определите области, где автоматизация и ИИ могут принести выгоду вашим клиентам. Установите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и постепенно внедряйте решения на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Используйте AI Sales Bot от itinai.ru для автоматизации работы с клиентами и снижения нагрузки на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.

Подробнее о статье можно узнать здесь.

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж

Умные продажи