用学术的话语润色一下：并采用深度确定性策略梯度算法进行了通信资源分配策略研究

很高兴回答这个问题。深度确定性策略梯度算法是一种用于强化学习的算法，通常用于解决连续动作空间的问题。在本研究中，我们采用了这种算法来研究通信资源分配策略。通过这种算法，我们能够实现对通信资源的有效分配，从而提高通信系统的性能和效率。

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用学术的话语润色一下：本文对边缘计算下基于非正交多址技术的通信资源分配策略进行了深入研究，从不同的通信场景出发，利用深度强化学习算法解决通信资源动态分配问题，

请问您对这个话题有什么看法或者建议？

作为一个AI，我无法拥有个人的看法或者建议。不过，从技术角度看，针对边缘计算下基于非正交多址技术的通信资源分配策略进行深入研究，并利用深度强化学习算法解决通信资源动态分配问题，是非常有价值的研究方向。这种策略可以有效地实现通信资源的优化分配，进一步提高边缘计算的通信效率和性能。

用学术的话语润色一下：这是因为本章设计的DDPG算法原本就是处于动态通信环境下调整通信资源的分配，所以IRS位置移动，同样影响的是移动设备的通信环境，对于算法训练不会产生影响。

基于动态通信环境下通信资源分配的DDPG算法设计，因其本质上是基于动态通信环境下的建模和控制，因此对于IRS位置的移动对移动设备的通信环境会产生影响，但对算法训练不会产生影响。因此，该算法在实际应用中具有较强的适应性和稳定性。