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Cet article parle d'une méthode décentralisée pour la gestion du trafic avec des véhicules connectés.

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Une méthode basée sur les données pour optimiser les livraisons par drone en temps réel.

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Une méthode pour trouver des stratégies dans les MDP sans connaissance préalable.

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Explorer le contrôle fédéré dans l'apprentissage par renforcement pour que les agents collaborent en toute sécurité.

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Un nouveau cadre pour améliorer la prise de décision dans des situations dynamiques.

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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des environnements incertains en utilisant la recherche d'arbre Monte-Carlo.

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Cet article parle d'améliorer l'efficacité d'injection des électrons à BESSY II grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

De nouveaux cadres améliorent la prise de décision en apprenant du comportement des experts.

ICU-Sepsis aide les chercheurs à tester des algos d'IA pour une meilleure gestion de la sepsie.

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Présentation d'un algorithme efficace pour l'apprentissage par renforcement avec des dynamiques déterministes.

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Cette méthode améliore l'entraînement des agents en utilisant moins de données d'experts grâce à l'exploration et aux signatures de chemin.

Apprends comment les MMDP améliorent la prise de décision dans des environnements incertains.

Un aperçu des MDP et leur rôle dans la prise de décision sous incertitude.

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Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.

Cette étude se concentre sur l'apprentissage par renforcement hors ligne et le développement d'algorithmes pour améliorer la prise de décision.

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Cet article parle des complexités liées au choix des capteurs et des actionneurs dans les systèmes.