Ein Blick darauf, wie Roboter zusammenarbeiten können, um Ressourcen im Weltraum zu kartieren.
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Computerwissenschaften - Multiagentensysteme
RSSEin Überblick über Kommunikationsprotokolle in verteilten Systemen mit Fokus auf Warte-Nur Nicht-Blockierende Broadcast-Protokolle.
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Eine neue Methode verbessert das Training von selbstfahrenden Autos durch menschenähnliche Interaktion.
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Untersuchung von Stackelberg-Spielen und Preisstrategien in Lieferketten.
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Ein Blick auf die Integration von maschinellem Lernen und heuristischer Suche für eine bessere Agentenkoordination.
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UniV2X verbessert autonomes Fahren durch Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Infrastruktur.
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Ein Blick auf Mean-Field-Spiele und ihre Rolle in Multiagentensystemen.
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Ein neuer Ansatz ermöglicht es Agenten, gemeinsam mit minimalem Datenaustausch zu optimieren.
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Studie über Teamarbeit unter Agenten mit einzigartigen Koordinationsherausforderungen.
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Die beste Antwortgestaltung verbessert die Zusammenarbeit zwischen Agenten in wettbewerbsintensiven Umfeldern.
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Ein Blick auf effektive Strategien für die Verhandlung von Verträgen innerhalb finanzieller Netzwerke.
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Die MACM-Methode verbessert die Genauigkeit grosser Sprachmodelle bei komplexen Matheproblemen.
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Die Leistung von Agenten durch Bewertungen und Erfahrung sammeln revolutionieren.
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Wir stellen ARMCHAIR vor, ein System für besseres Teamwork zwischen Menschen und Robotern.
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Diese Studie untersucht, wie Verzögerungen die stochastische Annäherung im Reinforcement Learning beeinflussen.
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CAVs können den Verkehrsfluss und die Sicherheit durch Kommunikation und Zusammenarbeit verbessern.
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Ein Blick auf Standortprobleme und die Auswirkungen von Skalierungsfunktionen.
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Eine neue Methode, die Deep Learning nutzt, geht an das Problem von kaskadierenden Ausfällen in komplexen Netzwerken ran.
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Dieser Artikel schaut sich an, wie soziale Gruppen in städtischen Gebieten getrennt werden.
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Diese Studie konzentriert sich darauf, die Koordination in Systemen mit begrenzter Kommunikation zu verbessern.
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Eine neue Methode verbessert das Strategielernen für Agenten in Multi-Agenten-Systemen.
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Ein neues Framework verbessert das Nachahmungslernen in sich wandelnden Signalen bei Multi-Agenten-Systemen.
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Kombination von kontrastivem Lernen mit Regelungstheorie für die Graphanalyse.
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Diese Studie konzentriert sich darauf, komplexe Systemverhalten und Beziehungen effektiv zu überwachen.
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Zwei innovative Techniken verbessern die Kontrolle von Gruppendynamiken in verschiedenen Kontexten.
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RAGAR kombiniert Text und Bilder, um die politische Faktenprüfung zu verbessern.
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Ein Rahmenwerk, um die Rechenressourcen für moderne Transportsysteme zu optimieren.
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Ein neuer Ansatz für agentenbasierte Modelling schützt die individuelle Privatsphäre und bewahrt gleichzeitig die Datengenauigkeit.
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Neuer Simulationsansatz mit lernenden Agenten spiegelt die echten Marktdynamiken wider.
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Ein System, das Kämpfe simuliert, um die Erfahrungen von Soldaten zu zeigen.
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Ein neuer Ansatz reduziert die Koordination in Multi-Agenten-Systemen für besseres Navigieren.
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MA-COPP bietet neue Einblicke, um Ergebnisse in komplexen Multi-Agenten-Szenarien vorherzusagen.
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Dieses Papier untersucht, wie Berechtigungen die Ergebnisse in Multi-Agenten-Systemen beeinflussen.
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Entdecke, wie Roboter zusammenarbeiten, um unbekannte Umgebungen effizient zu erkunden.
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Ein Rahmen zur Bewertung von KI-Strategien in wettbewerbsorientierten und kooperativen Umgebungen.
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Diese Studie analysiert, wie Agenten interagieren und Konsens erreichen, indem sie ungeordnete Datenprotokolle nutzen.
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MESA verbessert die Erkundungsstrategien für Agenten, die zusammen in verschiedenen Umgebungen arbeiten.
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Machine Learning-Trainings und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.
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WorkBench testet die Fähigkeit von Agenten, realistische Büroaufgaben mit einer einzigartigen Bewertungsmethode zu erledigen.
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Ein Blick darauf, wie Gefühle politische Gräben und Entscheidungsfindungen beeinflussen.
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