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本文探讨了智能体系统的架构设计与实现方法,从基础概念和类型分类入手,详细阐述了智能体的核心组件和分层架构设计。文章提供了完整的智能体开发流程指南,并通过Python代码示例展示了智能体的抽象基类实现,包括基于规则的智能体和基于Q-learning算法的学习型智能体。该架构强调感知-决策-执行的闭环过程,并支持从经验中学习优化行为。实现示例涵盖了环境建模、感知处理、决策制定和学习机制等关键功能,为开

本文探讨了智能体系统的架构设计与实现方法,从基础概念和类型分类入手,详细阐述了智能体的核心组件和分层架构设计。文章提供了完整的智能体开发流程指南,并通过Python代码示例展示了智能体的抽象基类实现,包括基于规则的智能体和基于Q-learning算法的学习型智能体。该架构强调感知-决策-执行的闭环过程,并支持从经验中学习优化行为。实现示例涵盖了环境建模、感知处理、决策制定和学习机制等关键功能,为开

近年来,人工智能领域正在经历一场从"离身智能"到"具身智能"的范式转变。所谓**具身智能**(Embodied AI),是指通过物理实体与环境互动实现自主学习的技术,通俗讲就是"让AI长出手脚,靠自己‘思考着干活’"。与传统仅存在于数字世界的"离身智能"不同,具身智能强调智能体不仅要具备认知能力,还应通过传感器、执行器等物理实体与物理环境实时交互,在复杂、动态的真实环境中完成任务。

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摘要: 本文探讨了人工智能(AI)在增强物理不可克隆函数(PUF)技术中的应用,涵盖理论基础、实现方法和未来方向。PUF利用物理系统的随机性生成唯一数字指纹,具有唯一性、可靠性和不可克隆性三大特性。AI可提升PUF的响应稳定性、安全性(如防御建模攻击)和自适应能力。文章详细分析了深度学习(如CNN)在响应纠错、强化学习在挑战优化中的应用,并对比了传统纠错方法与AI方案的优劣。研究显示,AI能显著提
摘要: 本文探讨了人工智能(AI)在增强物理不可克隆函数(PUF)技术中的应用,涵盖理论基础、实现方法和未来方向。PUF利用物理系统的随机性生成唯一数字指纹,具有唯一性、可靠性和不可克隆性三大特性。AI可提升PUF的响应稳定性、安全性(如防御建模攻击)和自适应能力。文章详细分析了深度学习(如CNN)在响应纠错、强化学习在挑战优化中的应用,并对比了传统纠错方法与AI方案的优劣。研究显示,AI能显著提








