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SeMOPO migliora l'apprendimento da dati di bassa qualità separando le informazioni utili dal rumore.

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Nuovo framework mescola ricompense e vincoli nell'apprendimento per rinforzo.

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I CMDP combinano la massimizzazione delle ricompense con la sicurezza nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

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Combinare la raggiungibilità di Hamilton-Jacobi con l'apprendimento per rinforzo migliora la sicurezza nei sistemi di controllo.

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Una nuova politica punta a ridurre il tasso di fumo tra i giovani.

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Un nuovo framework migliora la modellazione basata su agenti integrando diverse intuizioni di esperti.

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aBCF permette una valutazione migliore degli interventi tra individui e gruppi.

La Transferenza Cautelosa-Aware migliora la sicurezza e le prestazioni nelle applicazioni di apprendimento per rinforzo.

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