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Esplorando come si può valutare la creatività nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un metodo basato sui dati per ottimizzare le consegne dei droni in tempo reale.

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Un metodo per trovare strategie negli MDP senza conoscenze pregresse.

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Un nuovo modo per prendere decisioni migliori in situazioni dinamiche.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento degli agenti negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale in ambienti incerti usando il Monte-Carlo Tree Search.

Esplorare un nuovo metodo per la raccolta sicura dei dati nella valutazione delle politiche.

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Nuovi framework migliorano il processo decisionale imparando dal comportamento degli esperti.

ICU-Sepsis aiuta i ricercatori a testare algoritmi AI per una gestione migliore della sepsi.

Uno sguardo ai metodi di iterazione delle politiche per una decisione efficace e la loro verifica.

Quest'articolo parla di come usare certificati e testimoni per verificare le query multi-obiettivo negli MDP.

Introducendo un algoritmo efficiente per l'apprendimento per rinforzo con dinamiche deterministiche.

Esplorando nuovi metodi per un rinforzo efficace nell'apprendimento continuo.

Lo studio migliora le strategie di cambio corsia per le auto a guida autonoma nel traffico misto.

Un nuovo approccio per quantificare l'incertezza nei sistemi utilizzando MDP.

Un metodo per derivare funzioni di costo analizzando le azioni degli esperti in ambienti complessi.

Questo metodo migliora l'addestramento degli agenti usando meno dati di esperti attraverso l'esplorazione e le firme di percorso.

Scopri come gli MMDP migliorano le decisioni in ambienti incerti.

Uno sguardo agli MDP e al loro ruolo nel prendere decisioni sotto incertezza.

Esplora come i Processi Decisionali di Markov aiutano a gestire risultati incerti tenendo in considerazione i rischi.

Usare la simmetria per migliorare l'efficienza dell'apprendimento negli algoritmi di controllo degli aerei.

Questo articolo parla di metodi per mantenere private le decisioni degli agenti.

Questo studio si concentra sul reinforcement learning offline e lo sviluppo di algoritmi per migliorare il processo decisionale.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale in vari settori grazie all'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale nell'AI attraverso relazioni causali.

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Questo articolo parla dello sviluppo di politiche vincenti tra famiglie di MDP.

Migliorare i processi di evasione degli ordini di semi per rendere l'agricoltura più efficiente.

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Questo articolo parla delle complessità nella scelta di sensori e attuatori nei sistemi.