本團隊基於深度強化學習，開發可智慧化Wi-Fi裝置而增強通訊效能的速率調適演算法和實作架構，該演算法可根據裝置常用的模式和環境，產⽣出最適合的技術選項調適方法，在將近百個的技術選項和不斷變化的無線通道狀況中，可即時達到最⾼傳輸效能。並且，基於非同步之使⽤者和內核空間的架構，實作於商⽤網卡的驅動程式。

本團隊開發出一個將深度學習應用於Wi-Fi效能的非同步之使用者和內核空間運作架構，並且於此架構，設計出一個基於深度強化學習且具實用性的速率調適演算法，藉由自動學習在常用環境中的經驗，產生出最適合的調適方法。且將它實作於商用網卡的驅動程式，其效能超越當前兩個主要的速率調適演算法，最高可達821.4。

本技術適合應⽤於網通產業，主要包含兩個項⽬，第⼀個是深度學習應⽤於內核模組架構，可使得廠商對於網路系統開發智能服務，應⽤AI技術針對不同使⽤者優化產品效能；第⼆個是基於深度強化學習且具實⽤性的速率調適⽅法，可使Wi-Fi晶片商和設備商提⾼產品的效能，且也可應⽤相同之架構設計於其它不同效能或特定功能。

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