入学プロセスで雑音が学生と大学のマッチングにどう影響するかを分析する。
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コンピューターサイエンス - コンピュータ科学とゲーム理論
RSSユーザーの需要に基づいてサービス施設を配置するための効果的な仕組みを探る。
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トップの選択肢を強調して好みを順位付けする新しいアプローチ。
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売り手が効果的な価格戦略で収益を最大化する方法を学ぼう。
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マルコフ決定過程におけるエネルギーレベルと報酬を最適化するための戦略を探る。
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RetinaRegNetは、目の健康診断のための網膜画像の整列を改善するよ。
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新しいアルゴリズムがプライバシーを守りつつ、公共財の公平な分配を保証するよ。
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カルマの原則を使った公平な資源配分の新しい方法を探ってる。
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この記事では、自動運転車と高乗車数車両のための有料レーンシステムについて話してるよ。
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オークションでの価格が公平性と効率にどう影響するかを調べてる。
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不確実性の中で人々がどんなふうに選択をするのかを探る。
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プレイヤーの魅力が協力ゲームの連携結果にどう影響するかを調べる。
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環境に反応する信頼できるプログラムの作り方を学ぼう。
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eコマースプラットフォームが消費者のニーズに合わせて提供を調整する方法を学ぼう。
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競争的かつ協力的な環境におけるAI戦略を評価するためのフレームワーク。
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都市データプライバシーのためのフェデレーテッドラーニングにおける信頼できるデバイスを確保するためのフレームワーク。
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候補者の行動が時間とともに意思決定アルゴリズムにどう影響するか。
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自律エージェント間の協力を改善するためにQ値シェーピングを導入。
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同時確率ゲームにおける複雑なプレイヤー戦略と目的を探る。
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二人のプレイヤー間の割引総和ゲームにおける戦略と複雑さを探る。
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エージェントがどうやって欺きに対処して自分を守るかを見てみよう。
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多様なリスク嗜好を理解することで、マルチエージェントの意思決定戦略が向上するよ。
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組織がサイバー脅威に対してどのように効果的に準備し、回復できるかを学ぼう。
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エージェントが最小限の事前知識でミーンフィールドゲームの戦略を学ぶ方法。
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シュルツェ法と順位ペア法の選挙管理に対する抵抗分析。
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ダイナミックスコアリングが広告オークションや収益生成に与える影響を調査中。
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新しい原則は、政治システムにおけるより公平な配分方法を作ることを目指してるんだ。
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侵入耐性を向上させるための二階層制御システムを紹介します。
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候補者は競争の激しい選挙で有権者を引きつけるためにポジションを調整するんだ。
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効果的な規制は、AIシステムへのユーザーの信頼を育むための鍵だよ。
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オンライン学習アルゴリズムと専門家のやり取りを探る。
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不確実性下での意思決定に関するロバストPOMDPの研究。
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意思決定の場面での情報共有のダイナミクスを探る。
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整数凸二次ゲームにおける最適応答ダイナミクスの深掘り。
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この研究は、通常のゲームで勝者を決定するアルゴリズムに焦点を当ててるよ。
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生成AIがゲーム理論における意思決定をどう向上させるかを発見しよう。
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新しいプロトコル、pRFTは、分散システムでの合理的なプレイヤー間の合意を改善する。
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不完全情報ゲームにおける意思決定に対する記憶の影響を調べる。
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ランキング機能がユーザーや出版社のコンテンツの可視性にどう影響するかを分析中。
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新しいUAVの手法は、情報の古さを最小限に抑えることでデータ収集を強化する。
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