Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Ein Blick auf simpliciale Mengen, bicolorierte Graphen und unscharfe Mengen.

Diese Forschung gibt Einblicke in die Entscheidungen von KI in wettbewerbsorientierten und kooperativen Situationen.

Ein tiefer Einblick in die Entscheidungsprozesse bei Zweipersonenspielen.

Verstehen, wie kürzere Planungszeiträume die Entscheidungsfindung mit begrenzten Informationen verbessern.

Ein Blick auf Stackelberg-Spiele und deren Auswirkungen auf strategische Entscheidungen.

Dieses Papier stellt eine neue Methode zur Bewertung von Daten vor, die sich auf Nutzerpräferenzen konzentriert.

Diese Forschung untersucht neue Methoden, um mehrere Ziele im Reinforcement Learning auszubalancieren.

Dieser Artikel behandelt die Komplexität bei der Auswahl von Sensoren und Aktuatoren in Systemen.

Lern, wie Nudging Entscheidungen beeinflusst und welche ethischen Implikationen das hat.

Entdecke, wie Best-Action-Abfragen die Online-Lernergebnisse verbessern und Entscheidungsverluste reduzieren.

MDPs neu durch Geometrie denken für effizientes Entscheiden.

Eine Studie zeigt, dass Aufgaben zum Kurzzeitgedächtnis Ablenkungen bei der Stroop-Aufgabe verringern.

Dieser Artikel untersucht neue neuronale Netzwerkmodelle, um menschliches Entscheidungsverhalten in der Cybersicherheit zu verstehen.

Untersuchen, wie persönliche Werte die Interaktionen mit intelligenten Maschinen beeinflussen.

Die Untersuchung der AI-Entscheidungen und ihrer unerwarteten Herausforderungen.

ARDT hilft KI-Agenten, härtere Herausforderungen effektiv zu meistern.

Forschung zeigt, dass der Kontext die Entscheidungsfindung im Gehirn erheblich beeinflusst.

Die Auswirkungen von Vorurteilen auf Cybersecurity-Investitionen und Verteidigungsstrategien erkunden.

Lern Strategien, um A/B-Testing-Praktiken zu verbessern für bessere Geschäftsentscheidungen.

Untersuchen, wie aktives Lernen das Verständnis von moralischen Präferenzen verbessern kann.

Eine neue Methode, um persönliche Interessen effektiv mit den Bedürfnissen der Gruppe in Einklang zu bringen.

Untersuchen, wie unsichere Vorlieben die Auswahl von Kandidaten bei Abstimmungen im Ausschuss beeinflussen.

Erfahre, wie randomisiertes Runden Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen unterstützt.

Erforsche, wie Kernelregression die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mithilfe historischer Daten unterstützt.

Erfahre, wie Probing die Entscheidungsfindung verbessert, indem es Unsicherheiten verringert.

Ein neues Framework verbessert das Verständnis von lokalen Suchalgorithmen und ihrem Verhalten.

Wie soziale Einflüsse unsere Entscheidungen prägen und zu Lock-in-Effekten führen.

DCZNMaker vereinfacht komplexe Entscheidungsfindung mit Multi-Attribut-Nutzenanalyse.

KI-Erklärungen werden klarer mit neuen Methoden für das Nutzerverständnis.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in Bayesschen Netzen.

Ein neuer Ansatz, um sicherzustellen, dass Agenten ihre ethischen Verpflichtungen in unsicheren Umgebungen erfüllen.

PB-AA-CBR kombiniert Nutzerpräferenzen mit fallbasiertem Schliessen für massgeschneiderte Entscheidungen.

Erfahre, wie probabilistische Bewertungsliste die Entscheidungsfindung verbessert, indem sie Wahrscheinlichkeiten integriert.

Dieser Artikel erklärt das Konzept von Geduld und ihren Einfluss auf wirtschaftliche Entscheidungen.

Ein Blick auf Rahmenwerke für formale und grobe Konzepte in Logik und Denken.

Diese Methode verbessert die Planungseffizienz durch Vorhersagen und adaptive Aktionsmodelle.

Ein neuer Index, um Vorurteile in Entscheidungsprozessen zu messen, die von Sprachmodellen beeinflusst werden.

Erforschen, wie man sichere und Schwellenziele in der Entscheidungsfindung kombiniert.

Untersuchung des Einflusses der Merkmalsauswahl auf das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme.

Methoden erkunden, um gemeinsam genutzte Ressourcen fair unter den Community-Mitgliedern zu verteilen.