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Reinforcement learning for energy harvesting point-to-point communications., , , , und . ICC, Seite 1-6. IEEE, (2016)Resource Allocation in Energy Harvesting Multiple Access Scenarios via Combinatorial Learning., , und . SPAWC, Seite 1-5. IEEE, (2019)Risk-Sensitive Optimization and Learning for Minimizing Age of Information in Point-to-Point Wireless Communications., , , und . ICC Workshops, Seite 1161-1166. IEEE, (2023)SCAROS: A Scalable and Robust Self-Backhauling Solution for Highly Dynamic Millimeter-Wave Networks., , , , und . IEEE J. Sel. Areas Commun., 37 (12): 2685-2698 (2019)A Two-Layer Reinforcement Learning Solution for Energy Harvesting Data Dissemination Scenarios., , und . ICASSP, Seite 6648-6652. IEEE, (2018)A resource requirement aware transmit strategy for non-regenerative multi-way relaying., , und . WCNC, Seite 19-24. IEEE, (2015)Decentralized Online Learning in Task Assignment Games for Mobile Crowdsensing., , , und . CoRR, (2023)Contextual Multi-Armed Bandits for Non-Stationary Heterogeneous Mobile Edge Computing., , und . GLOBECOM, Seite 5599-5604. IEEE, (2023)Evaluation of an Augmented Reality Multiplayer Learning Game., , , und . JCSG, Volume 11243 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 91-100. Springer, (2018)CBMoS: Combinatorial Bandit Learning for Mode Selection and Resource Allocation in D2D Systems., , , , und . IEEE J. Sel. Areas Commun., 37 (10): 2225-2238 (2019)