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Eine neue Methode verbessert die Sicherheit und den Komfort von selbstfahrenden Autos durch prädiktive Modelle.

Verbesserung des Verkehrsflusses mit modernen Steuerungsmethoden für städtische Kreuzungen.

Eine neue Methode kombiniert Datenstrategien für verbesserte Texterstellung in KI.

Eine neue Methode zur Erstellung von ansprechenden informellen Zusammenfassungen mithilfe von Offline-Verstärkungslernen.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der Datenaus extraction mit dynamischer Reihenfolge und Verstärkungslernen.

Deep Q-Learning nutzen, um autonomen Autos das Spurhalten und die Kollisionvermeidung beizubringen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Lernanpassungsfähigkeit in Reinforcement-Learning-Modellen.

Die Automatisierung des Abstimmprozesses verbessert die Leistung in komplexen Systemen wie Teilchenbeschleunigern.

Die Koopman-Theorie verbessert die Vorhersagegenauigkeit in dynamischen Umgebungen für das Reinforcement Learning.

Untersuchen, wie Belohnungsanpassung die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning verbessert.

Diese Studie untersucht, wie negatives Feedback die Effizienz beim Durchqueren von Graphen verbessern kann.

Ein Blick auf sicheres Lernen mit mehreren Agenten in eingeschränkten Umgebungen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz beim Trainieren kleinerer neuronaler Modelle.

Minigrid und Miniworld sind Tools zum Testen von Entscheidungsfindung in KI.

ShapeLinker optimiert das Design von Linkern für eine bessere Wirkstoffeffektivität mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Ein neues Framework verbessert das Training von graphkonvolutionalen Netzwerken durch adaptive Clusterbildung.

Eine neue Methode kombiniert Algorithmen und verstärkendes Lernen für die Konstruktion von Fachwerken.

Der neue Algorithmus N-VR-PG verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen.

ChiPFormer verbessert die Effizienz der Chipplatzierung durch offline Verstärkungslernen.

Dieses Papier befasst sich mit den Herausforderungen von Fake-Bewertungen in Empfehlungssystemen.

Ein neues Framework, das auf Reinforcement Learning basiert, verbessert das Netzwerkverkehrsmanagement unter schwierigen Bedingungen.

Ransomware entwickelt sich mit KI weiter, was die Erkennung für Cybersicherheitssysteme immer schwieriger macht.

SARC beschleunigt das Lernen in Actor-Critic-Algorithmen für bessere Entscheidungen.

Diese Studie untersucht die Dynamik der Zusammenarbeit durch die Linse des Verstärkungslernens.

Ein Blick auf die Fortschritte und Herausforderungen bei selbstfahrenden Autos.

Untersuchen von Systemen, die die Behandlung von Sepsis bei Erwachsenen mithilfe von Daten verbessern.

Eine Studie zeigt, wie Menschen und Maschinen Aufgaben unterschiedlich lernen.

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen mit vorhandenen Daten.

KI vereinfacht den Designprozess für Elektromotoren, was Ingenieuren und Kunden zugutekommt.

KI nutzen, um kleine Roboter für präzise Medikamentenabgabe zu steuern.

Neurale Netze und Logik kombinieren, um Sudoku-Rätsel effektiv zu lösen.

Neue Algorithmen passen das Verhalten von KI an sich entwickelnde moralische Werte an.

Ein neuer Ansatz mit Reinforcement Learning verbessert die Effizienz der Diagonalisierung von Quantenstaaten.

Lerne, wie Batch-Learning die Preissetzung in Unternehmen verbessern kann.

Entdecke, wie Belohnungen das motorische Lernen und die Anpassung bei verschiedenen Aufgaben beeinflussen.

Kombinieren von Reinforcement Learning und Branch-and-Bound für bessere Optimierungslösungen.

Neue Methode ermöglicht es Avataren, menschliche Bewegungen realistisch in AR/VR nachzuahmen.

Ein neuer Ansatz kombiniert Imitation und Verstärkungslernen für bessere Ergebnisse.

R3-ProtoPNet verbessert ProtoPNet mit menschlichem Feedback für eine bessere Bildklassifizierung.

Die Lücke zwischen Sprachmodellen und echter Intelligenz untersuchen.