Une nouvelle méthode améliore l'analyse des systèmes complexes en se concentrant sur les clusters.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explorer des approches innovantes pour améliorer la recherche de chemin des robots dans des environnements complexes.
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Cette méthode simplifie le choix des algorithmes et des réglages pour les tâches de machine learning.
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Évaluer l'efficacité des algorithmes MARL à travers des méthodes de communication et d'entraînement.
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Examiner comment les véhicules autonomes apprennent à conduire ensemble et à rivaliser efficacement.
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Voici CRAMP, une méthode qui améliore la navigation des agents dans des environnements bondés.
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Cet article parle de l'optimisation distribuée auto-régénérative pour une résilience réseau efficace.
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Explore comment les systèmes multi-agents améliorent la performance de la fabrication grâce à la gestion des données en temps réel.
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Gérer la recharge des VE pour stabiliser le réseau électrique tout en garantissant la vie privée des conducteurs.
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Nouvelles méthodes d'évaluation pour les grands modèles de langage en santé.
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De nouvelles méthodes d'IA améliorent l'entraînement au combat aérien avec une prise de décision hiérarchique.
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Une approche de marché pour simplifier les contrats électroniques pour les services cloud.
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Avec la théorie des jeux, les robots coordonnent leurs mouvements dans des espaces étroits pour éviter les collisions.
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Améliorer l'utilisation des poids lourds grâce à la collaboration peut réduire considérablement les émissions de carbone.
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Explorer comment les véhicules autonomes peuvent communiquer leurs futures actions pour une conduite plus sûre.
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Macop forme des agents pour s’adapter et mieux bosser avec n’importe quel coéquipier.
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Un aperçu de comment les enfants déduisent leur statut sale grâce au raisonnement.
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Un guide pour l'apprentissage machine distribué collaboratif tout en préservant la vie privée des données.
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Une nouvelle méthode pour gérer la recharge des véhicules électriques en utilisant l'apprentissage par renforcement multi-agents.
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DREAM améliore la façon dont les robots gèrent les tâches et l'énergie dans des environnements difficiles.
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Une nouvelle méthode permet aux agents d'apprendre ensemble tout en gérant des influences peu fiables.
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Cette étude examine le comportement de l'IA dans les simulations de guerre et ses implications pour les décisions militaires.
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Un jeu de données avec des replays de StarCraft II pour analyser les interactions entre plusieurs agents.
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Apprends comment la colonne vertébrale de contrôlabilité aide à gérer efficacement des agents en réseau.
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Examen de l'efficacité et de l'équité dans l'attribution des tâches de véhicules en temps réel.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décision dans des environnements multi-agents.
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Apprends comment les processus collectifs distribués améliorent le travail d'équipe entre les appareils intelligents.
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Exploration de l'algorithme DiSC-UCB pour choisir des actions efficacement dans des environnements incertains.
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Explorer comment l'identité sociale façonne les choix des agents IA pour le transport urbain.
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Analyser la prise de décision et l'équité à travers le prisme du Jeu de l'Ultimatum.
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Les robots peuvent mieux bosser en équipe en partageant leurs capacités.
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Méthodes innovantes pour améliorer l'exécution des tâches et réduire les échecs dans le crowdsourcing.
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Une étude sur comment les actions individuelles influencent la stabilité économique et les interactions.
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Une nouvelle méthode pour prévoir le comportement des agents malgré des observations incomplètes.
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Cette étude présente des méthodes pour réduire le regret dans l'allocation des créneaux publicitaires sur des panneaux d'affichage.
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Cet article examine comment la communication façonne les normes sociales chez les agents autonomes.
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Utiliser des concepts de démocratie liquide peut améliorer l'efficacité et la précision de l'apprentissage en ensemble.
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Un aperçu de l'apprentissage multi-agents et des stratégies pour mieux coopérer.
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Apprends à minimiser tes regrets dans les espaces de pubs sur les panneaux d'affichage.
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Une nouvelle méthode aide les agents à s'adapter rapidement aux comportements de leurs pairs.
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