Neuste Artikel für Politik

Dieser Artikel untersucht die Methoden zur Erstellung sicherer autonomer Fahrzeuge.

Die Erkundung der regulatorischen Landschaft von generativer KI und deren Auswirkungen.

Neue Baumstrukturen verbessern die Entscheidungsfindungssichtbarkeit in KI-Systemen.

Forschung darüber, wie schädliche Agenten gute Agenten im dezentralen RL korrumpieren können.

Eine Methode zum Finden von Strategien in MDPs ohne vorheriges Wissen.

Ein vereinfachtes Modell für effektive Navigation mit natürlichen Sprachbefehlen.

Die Meinungen junger Leute zur rauchfreien Generation sind wichtig für den Erfolg dieser Politik.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Methoden zur Verifizierung von neuronalen Netzwerken in Reach-Avoid-Aufgaben.

MOMBO verbessert die Entscheidungsfindung im Offline-RL mit besserer Unsicherheitsabschätzung.

SeMOPO verbessert das Lernen aus minderwertigen Daten, indem es nützliche Informationen von Rauschen trennt.

Dieses Framework verbessert die Lerneffizienz bei komplexen Aufgaben durch hierarchische Strukturen.

Ein neues Framework kombiniert Belohnungen und Einschränkungen im Reinforcement Learning.

Die Lücke beim Internetzugang in brasilianischen Städten und ihre Auswirkungen erkunden.

Dieser Artikel bespricht Strategien für ein effektives Sicherheitenmanagement in Layer-Two-Blockchain-Systemen.

CMDPs verbinden Belohnungsmaximierung mit Sicherheit in KI-Anwendungen.

Ein neuer Algorithmus kombiniert Offline-RL und Präferenzfeedback für verbesserte Entscheidungsfindung.

Ein innovativer Ansatz zur effizienten Feedbacksammlung im Reinforcement Learning für Sicherheit.

Dieser Artikel untersucht den Natural Policy Gradient für effiziente Entscheidungsfindung in grossen Zustandsräumen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mit robusten Markov-Entscheidungsprozessen.

Die Verbindung zwischen Verstärkendes Lernen und ethischen Entscheidungsfindungen bei Maschinen erkunden.

RPO verbessert die Entscheidungsfindungsgeschwindigkeit und Sicherheit im Reinforcement Learning durch reflektierendes Lernen.

Untersuchen, wie maschinelles Lernen die Beschäftigungsmöglichkeiten in Kanada verändert.

Die Kombination von Hamilton-Jacobi-Erreichbarkeit mit Reinforcement Learning verbessert die Sicherheit in Regelungssystemen.

Eine neue Methode schlägt einen besseren Weg vor, wie Roboter Aufgaben effizient lernen können.

Eine neue Methode verbessert die Robot-Erkundung und Zielerreichung durch zeitliche Distanz.

Eine neue Regelung soll die Raucherquoten bei jungen Erwachsenen senken.

Erfahrungen teilen, um die zukünftige Roboterentwicklung zu verbessern.

Diese Studie konzentriert sich auf Offline-Verstärkungslernen und die Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Forscher schlagen eine neue Methode für die Fortbewegung von Robotern vor, die sich auf die Fussplatzierung konzentriert.

Untersuchen, wie Aussenwerbung die Ernährung und Gesundheit in Xela beeinflusst.

Dieser Artikel behandelt die Entwicklung von erfolgreichen Strategien über Familien von MDPs.

Strategien für effektive Kommunikation bei der Produktakzeptanz erkunden.

Ein Blick auf die Herausforderungen und gemeinsamen Bemühungen im Umgang mit seltenen Krankheiten in Indien.

Eine neue Methode verbessert die Anpassungsfähigkeit von RL-Agenten an sich verändernde Umgebungen.

Wir stellen PromptAdapt vor, um die Anpassungsfähigkeit von Robotern mit minimalem Training zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert agentenbasiertes Modellieren, indem es verschiedene Experteneinsichten integriert.

MDPs neu durch Geometrie denken für effizientes Entscheiden.

aBCF ermöglicht eine bessere Bewertung von Interventionen über Individuen und Gruppen hinweg.

Caution-Aware Transfer verbessert die Sicherheit und Leistung in Anwendungen des verstärkenden Lernens.

Ein neuer Ansatz, um Richtlinien zu erstellen, die auf verschiedene Vorlieben eingehen.