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扩展强化学习模型面临哪些挑战？
强化学习 (RL) 中的高维状态空间至关重要，因为它们允许智能体更有效地表示复杂环境并与之交互。在许多现实世界的场景中，智能体可能遇到的可能状态是多种多样的。高维状态空间使代理能够捕获环境中的复杂细节和变化，这对于做出明智的决策至关重要。例
计算机视觉不成功吗？
是的，在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现神经网络是可能的，并且通常用于需要高效率和低延迟的应用。Fpga是可重新配置的硬件，可以编程以高速执行特定任务，例如神经网络推理。Xilinx的Vitis AI和Intel的OpenVINO等框
无服务器平台如何与容器化应用程序集成？
无服务器平台通过提供一个环境，让开发者可以运行函数或服务，而无需管理底层基础设施，从而与容器化应用程序集成。在这种模型中，开发者将他们的应用打包在容器中，容器封装了所有必要的依赖和配置。无服务器平台，如 AWS Lambda 或 Googl