Une nouvelle méthode améliore la sécurité et le confort des voitures autonomes grâce à des modèles prédictifs.
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La science de pointe expliquée simplement
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Améliorer le flux de circulation avec des méthodes de contrôle modernes pour les intersections urbaines.
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Une nouvelle méthode mélange des stratégies de données pour améliorer la génération de texte en IA.
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Une nouvelle méthode pour créer des résumés informels captivants en utilisant l'apprentissage par renforcement hors ligne.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'extraction de données avec un ordre dynamique et l'apprentissage par renforcement.
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Un nouvel algorithme améliore l'adaptabilité d'apprentissage dans les modèles d'apprentissage par renforcement.
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L'automatisation du processus de réglage améliore les performances dans des systèmes complexes comme les accélérateurs de particules.
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La théorie de Koopman améliore la précision des prédictions dans des environnements dynamiques pour l'apprentissage par renforcement.
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Examen de comment le façonnement des récompenses améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.
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Cette étude examine comment les retours négatifs peuvent améliorer l'efficacité de la traversée de graphes.
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Un aperçu de l'apprentissage sûr avec plusieurs agents dans des environnements contraints.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement de modèles neuronaux plus petits.
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Minigrid et Miniworld sont des outils pour tester la prise de décision dans l'IA.
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ShapeLinker optimise la conception des linkers pour une meilleure efficacité des médicaments grâce à l'apprentissage automatique.
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Un nouveau cadre améliore l'entraînement des réseaux de convolution de graphes grâce à un clustering adaptatif.
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Une nouvelle méthode combine des algorithmes et l'apprentissage par renforcement pour la conception de treillis.
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Le nouvel algorithme N-VR-PG améliore la prise de décision dans des environnements complexes.
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ChiPFormer améliore l'efficacité de placement des puces grâce à l'apprentissage par renforcement hors ligne.
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Ce papier parle des défis des faux avis dans les systèmes de recommandation.
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Un nouveau cadre utilisant l'apprentissage par renforcement améliore la gestion du trafic réseau dans des conditions difficiles.
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SARC accélère l'apprentissage dans les algorithmes acteur-critique pour une meilleure prise de décision.
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Examen des systèmes qui améliorent le traitement de la sepsis chez les adultes en utilisant des données.
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