Computerwissenschaften - Multiagentensysteme

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Multiagentensysteme Optimierung der Robotersynergie in Lagern

Verbesserung der Robotermannschaft durch effiziente Pfadplanungs-Techniken.

Joachim Dunkel

2025-04-23T05:31:30+00:00 ― 6 min Lesedauer

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Maschinelles Lernen Roboter beibringen, nett zu spielen: Ein neuer Algorithmus

Emile Anand, Ishani Karmarkar, Guannan Qu

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Maschinelles Lernen HyperMARL: Die Zukunft von Multi-Agenten-Systemen

Kale-ab Abebe Tessera, Arrasy Rahman, Stefano V. Albrecht

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Multiagentensysteme Meinungsmanagement in Gruppendiskussionen

Yuhan Suo, Runqi Chai, Senchun Chai

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Multiagentensysteme Verstehen von agentenbasierter Modellierung für komplexe Systeme

Siamak Khatami, Christopher Frantz

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Robotik Die Zukunft navigieren: Autonome Systeme und feindliche Umgebungen

Shuo Yang, Hongrui Zheng, Cristian-Ioan Vasile

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Künstliche Intelligenz HyperGraphOS: Ein Wendepunkt für Wissenschaftler und Ingenieure

Entdecke, wie HyperGraphOS das Datenmanagement für wissenschaftliche Arbeiten neu definiert.

Antonello Ceravola, Frank Joublin, Ahmed R. Sadik

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Multiagentensysteme Zusammenarbeit mit KI: Eine bessere Zukunft aufbauen

Erforschen, wie Menschen und KI gemeinsam Fortschritte erzielen können.

Tomer Jordi Chaffer, Justin Goldston, Gemach D. A. T. A.

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Multiagentensysteme Die Kunst der mobilen Zielverfolgung

Teamwork und Technik kommen zusammen für effektives mobiles Zieltracking.

Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian

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Robotik Roboter gegen Roboter: Die nächste Herausforderung

Roboter entwickeln smartere Strategien, um Gegner mithilfe von TAB-Feldern auszutricksen.

Gokul Puthumanaillam, Jae Hyuk Song, Nurzhan Yesmagambet

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Multiagentensysteme Teamarbeit in Aktion: Die Hanabi-Challenge

Entdecke, wie Hanabi Teamarbeit und Kommunikation durch KI verbessert.

F. Bredell, H. A. Engelbrecht, J. C. Schoeman

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Robotik Revolutionierung der Robotermovement in vollen Räumen

Neues System hilft Robotern, sich sicher und effizient in belebten Bereichen zurechtzufinden.

Srikar Gouru, Siddharth Lakkoju, Rohan Chandra

2025-03-26T23:21:18+00:00 ― 5 min Lesedauer

Multiagentensysteme Token-Märkte: Preisschwankungen und Spekulation analysieren

Ein tiefgehender Blick darauf, wie Spekulation die Tokenpreise auf digitalen Märkten beeinflusst.

Mengjue Wang, Stylianos Kampakis

2025-03-24T22:34:03+00:00 ― 6 min Lesedauer

Robotik Die Zukunft Fahren: Wie CAVs die Strassen Verändern

Vernetzte autonome Fahrzeuge nutzen Zusammenarbeit für sichereres, schlaueres Reisen.

Leandro Parada, Hanlin Tian, Jose Escribano

2025-03-21T05:29:24+00:00 ― 7 min Lesedauer

Programmiersprachen Sicherheit stärken durch B2Scala: Ein neuer Ansatz

B2Scala-Tools verbessern die Sicherheitsprotokollanalyse für sichere Kommunikation.

Doha Ouardi, Manel Barkallah, Jean-Marie Jacquet

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Robotik EI-Drive: Die Zukunft der selbstfahrenden Autos

Eine Plattform, die die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen autonomen Fahrzeugen verbessert.

Hanchu Zhou, Edward Xie, Wei Shao

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Künstliche Intelligenz Rethinking Rationalität: Ein neuer Ansatz

Erforsche, wie Überzeugungen über Rationalität unsere Entscheidungen und Interaktionen beeinflussen.

Qi Shi, Pavel Naumov

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Informatik und Spieltheorie Revolutionierung der Wahlen: Bedingte Minisum-Zustimmung Abstimmung erklärt

Ein klarer Blick auf ein neues Abstimmungsmethode, die die Wählerpräferenzen respektiert.

Georgios Amanatidis, Michael Lampis, Evangelos Markakis

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Multiagentensysteme Können KI-Agenten lernen, zusammenzuarbeiten?

Forschung untersucht, wie Sprachmodelle im Laufe der Zeit kooperative Verhaltensweisen entwickeln können.

Aron Vallinder, Edward Hughes

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Multiagentensysteme Die Zukunft der Robotermannschaftsarbeit

Roboter arbeiten effizient zusammen, um grosse Bereiche abzudecken und bei verschiedenen Aufgaben zu helfen.

Dolev Mutzari, Yonatan Aumann, Sarit Kraus

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Multiagentensysteme Intelligente Teamarbeit: Die Zukunft autonomer Agenten

Eine neue Methode für Agenten, um zusammenzuarbeiten, indem sie Handlungsvorschläge machen.

Dylan M. Asmar, Mykel J. Kochenderfer

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Robotik Die Revolution der RobotKoordination mit MAMP

Entdecke, wie Multi-Agenten-Bewegungsplanung die Robotermobilität in komplexen Umgebungen verbessert.

Jingtian Yan, Jiaoyang Li

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Quantitative Methoden Pandemien und Kriege: Gesundheit in Gefahr

Ein Blick darauf, wie Gesundheitssysteme mit Pandemien und Kriegen umgehen.

Adi Shuchami, Teddy Lazebnik

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Künstliche Intelligenz Datenanalyse revolutionieren mit ARTEMIS

ARTEMIS verwandelt komplexe Datensachen mühelos in klare Insights.

Atin Sakkeer Hussain

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Multiagentensysteme Verkehrsvorhersagen mit Geschwindigkeitsdaten revolutionieren

Neue Methoden verbessern Verkehrsprognosen, reduzieren Staus und fördern die Stadtplanung.

Suyash Vishnoi, Akhil Shetty, Iveel Tsogsuren

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Multiagentensysteme Die Zukunft der Roboterkoordinierung

Wie Roboter effektiv kommunizieren und ihre Wege bei Aufgaben planen.

Jáchym Herynek, Stefan Edelkamp

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Künstliche Intelligenz ROMAS: Datenmanagement mit Intelligenz transformieren

Lerne, wie ROMAS Agenten organisiert, um die Datenbankverwaltung effizient zu gestalten.

Yi Huang, Fangyin Cheng, Fan Zhou

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Künstliche Intelligenz Die Revolutionierung des Multi-Agenten-Lernens mit MARC

MARC verbessert die Zusammenarbeit von Agenten in komplexen Umgebungen für bessere Lernergebnisse.

Sharlin Utke, Jeremie Houssineau, Giovanni Montana

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Multiagentensysteme Dein Leitfaden zum Veröffentlichen

Schritt-für-Schritt Tipps, um deine Forschungsarbeit für die Veröffentlichung vorzubereiten.

Pratham Singla, Ayush Singh, Adesh Gupta

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Multiagentensysteme Ethische Agenten: Die Zukunft fairer Technologie

Forschung zeigt, wie ethische Agenten Fairness und Kooperation in der Technologie fördern können.

Jessica Woodgate, Paul Marshall, Nirav Ajmeri

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Multiagentensysteme Zusammenarbeiten: Die Zukunft des Multi-Agenten-Lernens

Entdecke, wie Agenten zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen und Belohnungen zu teilen.

Aditya Kapoor, Sushant Swamy, Kale-ab Tessera

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Maschinelles Lernen Kollaboratives Lernen für Roboter

Roboter lernen zusammen zu laufen, indem sie fortschrittliche Methoden nutzen, ohne sensible Daten auszutauschen.

Ye Zhu, Xiaowen Gong

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Mensch-Computer-Interaktion Die Datenanalyse mit Sprachagenten revolutionieren

Modellbasierte Sprachagenten machen Datenanalyse für alle einfacher.

Maojun Sun, Ruijian Han, Binyan Jiang

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Künstliche Intelligenz Die Teamarbeit in der KI mit AIR revolutionieren

AIR kombiniert individuelle und Teamstrategien in der KI für bessere Leistungen.

Guangchong Zhou, Zeren Zhang, Guoliang Fan

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Künstliche Intelligenz Die Risiken von KI navigieren: Gefährliche Fähigkeiten testen

Dieser Bericht erklärt, wie wichtig es ist, gefährliche Funktionen in KI zu testen.

Paolo Bova, Alessandro Di Stefano, The Anh Han

2025-02-07T06:27:58+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Wichtigkeit in Multi-Agent-Systemen bewerten

Neue Methode verbessert das Verständnis für entscheidende Akteure in Teamdynamik.

Jianming Chen, Yawen Wang, Junjie Wang

2025-02-07T03:56:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Optimierung von Satellitenaufgaben mit REDA

Erfahre, wie REDA das Satellitenaufgabenmanagement mit Multi-Agenten-Verstärkungslernen verbessert.

Joshua Holder, Natasha Jaques, Mehran Mesbahi

2025-02-06T19:55:12+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Sprachmodelle mit selbstgesteuertem Denken boosten

Eine neue Methode hilft Sprachmodellen, komplexe Aufgaben besser zu bewältigen.

Chao-Chi Chen, Chin-Yuan Yeh, Hsi-Wen Chen

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Mensch-Computer-Interaktion Training-Teams mit Roboter-Partnern

Einsatz von Robotern zur Steigerung der Effizienz von Teamtrainings in verschiedenen Bereichen.

Kimberlee Chestnut Chang, Reed Jensen, Rohan Paleja

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Künstliche Intelligenz Die Dynamik von Mensch-KI-Hilfsspielen

Erforschen, wie KI und Menschen bei Entscheidungen zusammenarbeiten.

Scott Emmons, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer

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Künstliche Intelligenz KI und das Rechtssystem: Ein neuer Ansatz

KI-Tools sollen die Entscheidungsfindung im Rechtssystem verbessern und dabei Fairness gewährleisten.

Cong Jiang, Xiaolei Yang

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Maschinelles Lernen Entschlüsselung von Entscheidungen: Die Zukunft von Entscheidungsmodellen

Ein neues Modell lernt aus Daten, um menschliche Entscheidungen und Verhaltensweisen besser zu verstehen.

Fumiyasu Makinoshima, Tatsuya Mitomi, Fumiya Makihara

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Künstliche Intelligenz Sicherheit und Vertrauen im Reinforcement Learning

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Nachvollziehbarkeit in RL-Anwendungen.

Risal Shahriar Shefin, Md Asifur Rahman, Thai Le

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Informatik und Spieltheorie Der komplexe Tanz der harmonischen Spiele

Tauche ein in die Welt der harmonischen Spiele und ihren Einfluss auf Entscheidungsfindungen.

Davide Legacci, Panayotis Mertikopoulos, Christos H. Papadimitriou

2025-01-23T11:51:00+00:00 ― 8 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Die Auswirkungen des sozialen Lernens auf den Gruppenerfolg

Entdecke, wie das Teilen von Wissen die Leistung beim Gruppensammeln verbessert.

Ismael T. Freire, Paul Verschure

2025-01-21T21:07:39+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Die Dynamik des Multi-Agenten-Verstärkungslernens

Die Herausforderungen und Strategien in Multi-Agenten-Umgebungen erkunden.

Neil De La Fuente, Miquel Noguer i Alonso, Guim Casadellà

2025-01-19T23:23:06+00:00 ― 8 min Lesedauer