Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Dieser Artikel untersucht, wie Vorurteile die Entscheidungen im Gesundheitswesen über die Zeit beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen.

Studie zeigt, wie vergangene Actions die zukünftigen Entscheidungen bei Mäusen beeinflussen.

Entdecke die Strategien und Strukturen hinter synchronen Spielen in der mathematischen Problemlösung.

Absorbierende Spiele stellen die traditionelle Spieltheorie mit unerwarteten Ergebnissen auf die Probe.

Neue Methoden verbessern die Struktur und Grösse von Condorcet-Domänen bei Entscheidungen.

Ein klarer Leitfaden, um die Bedeutung von Features und ihren Einfluss auf Entscheidungen in der KI zu verstehen.

Eine Übersicht, wie Transferlernen die Entscheidungsfindung bei Banditenproblemen verbessern kann.

Untersuchen, wie Märkte mit asynchronen Aktionen ins Gleichgewicht kommen können.

Wir stellen variational inference Thompson sampling vor, um Entscheidungen effizient zu treffen.

Eine Studie über die Nutzung von Reinforcement Learning für Entscheidungen in Flappy Bird und beim Aktienhandel.

Diese Studie untersucht, wie Maschinen Emotionen erkennen, um die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern.

Die Lücke zwischen smarten Modellen und praktischen Entscheidungen für Roboter überbrücken.

Eine neue Methode verbessert prädiktives Modellieren und Optimierung und geht wichtige Herausforderungen an.

Strategien zur Balance von Energiemanagement und Entscheidungsfindung in der Spieltheorie untersuchen.

Ein Blick auf qualitative und quantitative Methoden zum Verständnis von Wahrscheinlichkeit.

Dieses Papier untersucht die Konsistenz in der Modal-Logik mithilfe von generischen Theorien.

Dieser Artikel untersucht die Entscheidungen zum Social Distancing und deren Auswirkungen auf die Gesundheit der Gemeinschaft.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung in der medizinischen Bildgebung, indem menschliches Fachwissen mit maschinell erzeugten Erkenntnissen kombiniert wird.

Erschliesse effektive Methoden zur Optimierung der Ressourcenallokation mit Matroid-Konzepten.

Das Zusammenfassen von Themen bei Entscheidungen kann die Wahl erleichtern, aber auch zu schlechten Ergebnissen führen.

Untersuchen, wie menschliches Feedback die Belohnungssysteme bei Entscheidungen beeinflusst.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Modellauswahl in unsicheren Umgebungen.

Untersuchen, wie Entropie die Entscheidungsfindung in unsicheren finanziellen Situationen beeinflusst.

Dieses Papier untersucht Methoden zur Verbesserung der Werteinschätzung im verstärkenden Lernen, trotz der Herausforderungen.

Ein Blick auf robuste Reinforcement-Learning-Techniken für zuverlässige Entscheidungen.

Neue Erkenntnisse stellen traditionelle Ansichten zu Risikoaversion und Entscheidungsfindung in Frage.

Ein Blick darauf, wie MDPs und neuronale Netze die Entscheidungsfindung in Spielen verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Entscheidungsfindung von Agenten, indem es sich auf das Timing konzentriert.

Strategien für Agenten, um effektiv zusammenzuarbeiten, trotz Informationsbeschränkungen.

Untersuchen, wie Menschen und Tiere Belohnungen durch Entscheidungen bewerten.

Untersuchung der Auswirkungen von KI-Entscheidungen auf Gruppen und systemische Ergebnisse.

Ein neuartiger Ansatz verbessert die Multi-Objektive-Entscheidungsfindung für Drohnen in dynamischen Umgebungen.

Der ExpeL-Agent lernt aus Erfahrungen, um die Leistung bei verschiedenen Aufgaben zu verbessern.

Eine neue Methode ersetzt Zufälligkeit in der Entscheidungsfindung durch strategische Spiele.

Eine neue Möglichkeit, Entscheidungen online effektiv und günstig zu treffen.

Dieser Artikel befasst sich mit bedingten Verpflichtungen und deren Bedeutung in der ethischen Argumentation.

Untersuchung von Methoden zur Bewältigung von Inkonsistenzen in unscharfen relationale Systemen.

VBMO bietet eine Methode für effizientes Pfadplanning mit mehreren Zielen.

Untersuchen, wie KI die Fairness bei der Feststellung des Flüchtlingsstatus verbessern kann.