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文献
J-GLOBAL ID：202202269095023705
整理番号：22A0002676
アクター-クリティック強化学習を用いた新情報に入った実時間における鉱物堆積物の地質統計学的シミュレーションモデルの更新【JST・京大機械翻訳】
Updating geostatistically simulated models of mineral deposits in real-time with incoming new information using actor-critic reinforcement learning
Kumar Ashish
(COSMO - Stochastic Mine Planning Laboratory, Department of Mining and Materials Engineering, McGill University, FDA Building, 3450 University Street, Montreal, Quebec, H3A 0E8, Canada)
,
Dimitrakopoulos Roussos
(COSMO - Stochastic Mine Planning Laboratory, Department of Mining and Materials Engineering, McGill University, FDA Building, 3450 University Street, Montreal, Quebec, H3A 0E8, Canada)
資料名：
Computers & Geosciences
(Computers & Geosciences)
巻： 158 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： D0320B ISSN： 0098-3004 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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