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Una nueva herramienta para hacer análisis causal fácil usando datos sin necesitar mucha experiencia.

Una mirada a los filtros difusos y su importancia en el manejo de la incertidumbre.

Te presentamos DREA, un nuevo algoritmo para encontrar soluciones confiables en optimización.

Cómo las opiniones diferentes afectan los resultados de decisiones en situaciones complejas.

Entender cómo equilibramos la energía mental en las decisiones.

El aprendizaje por refuerzo multiobjetivo maneja metas en competencia para tomar mejores decisiones.

Una mirada a cómo los nombres afectan la probabilidad en situaciones familiares.

Una mirada a cómo los agentes de IA pueden mantenerse seguros en diferentes entornos.

Explorando métodos para entender las motivaciones de varios expertos en la toma de decisiones.

Un nuevo método para crear sistemas de puntuación que aborden múltiples clases de manera efectiva.

Examinando cómo reiniciar tareas puede llevar a tiempos de finalización más rápidos.

Este documento analiza cómo la IA influye en las decisiones humanas en varios campos.

Este artículo habla sobre los puntajes esperados al estilo Shapley para evaluar contribuciones en bases de datos probabilísticas.

Este trabajo estudia cómo las segundas opiniones influyen en el uso de la IA en la toma de decisiones.

Explorando métodos de profundidad estadística para datos difusos y sus aplicaciones.

Este estudio resalta la importancia de la variabilidad en los procesos cognitivos usando técnicas de modelado avanzadas.

Examinando cómo los conjuntos aleatorios y las funciones de creencias afectan la toma de decisiones en varios campos.

Explorando las dinámicas y estrategias de los juegos de Rabin en sistemas de toma de decisiones.

Examinando cómo los sistemas de votación pueden prosperar a pesar de los desafíos.

Cada elección tiene costos de energía y afecta el mundo que nos rodea.

Examinando la complejidad de muestras en programación estocástica con distribuciones de cola pesada.

Descubre cómo el cerebro predice resultados y maneja incertidumbres al tomar decisiones.

Explorando métodos para una distribución justa de recursos y tareas según preferencias.

Una mirada a cómo la puntuación de argumentos moldea la toma de decisiones y las discusiones.

Este trabajo habla sobre estrategias naturales y lógicas probabilísticas para sistemas multiagente.

Examinando el impacto del teorema de Gibbard-Satterthwaite en las votaciones justas.

La investigación revela cómo el ACC influye en las elecciones basadas en recompensas y el aprendizaje.

Este artículo explora la confianza de los LLM y las percepciones de los usuarios.

Examinando métodos para calcular con datos ruidosos en varias funciones.

Cómo la percepción moldea las decisiones en sistemas automatizados.

Un nuevo marco para entender las interacciones de los agentes con limitaciones de recursos.

Un nuevo método reduce los cálculos innecesarios en los SSP, acelerando la toma de decisiones.

Este estudio se centra en mejorar la toma de decisiones bajo incertidumbre usando maximización submodular.

Una inmersión profunda en el mundo de los CSP y sus soluciones.

Un nuevo marco busca asegurar la equidad en las predicciones de GNN.

Este artículo analiza cómo la causalidad influye en las elecciones y resultados en la toma de decisiones.

Un marco para entender nuestra dependencia de la IA en la toma de decisiones.

Integrar consideraciones de riesgo en el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en la toma de decisiones.

Usar conceptos de democracia líquida puede mejorar la eficiencia y precisión del aprendizaje en conjunto.

Usar restricciones difusas mejora la toma de decisiones en problemas de optimización inciertos.