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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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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協力最適化ゲームにおける公平な配分のための頑健な手法を分析中。
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エージェントは、より良い結果を得るために予測を使ってマルチエージェント環境で選択をするんだ。
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企業が予測を共有して成果を向上させる方法を検討中。
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雇用の仕組みが労働者や経済にどう影響するかを見てみよう。
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この論文では、情報が不完全な複雑なゲームでの意思決定を高めるためのベイズCFRを提案してるよ。
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新しい技術が複数の参加者間で嫉妬のないケーキカットを改善する。
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クラウドソーシングコミュニティの行動の概要とその影響。
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この研究は、トンプソンサンプリングを使って目隠しゲームでのプレイヤーの行動を調べるんだ。
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RSDは、好みに基づいてリソースを公平に割り当てる方法を提供しているよ。
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個人間で分けられないアイテムを公平に分ける方法を探る。
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この論文は、距離が委員選出における有権者の満足度にどう影響するかを調べてるよ。
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この研究は、過去の選択が意思決定者の社会的福利関数をどう示すかを分析してるよ。
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この研究は、バイアスがいろんな分野での信念の変化にどう影響するかを調べてるよ。
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企業と労働者が給料や関係をどう交渉するかを調べる。
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競技シーンでプレイヤーがどうやって騙し合いを使うか探ってみよう。
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確率ゲームの概要とその平均報酬目標について。
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AIの行動における複雑な報酬関数を理解するための新しいアプローチ。
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この記事では、交換システムにおける公平性の重要性をレビューし、新しいアプローチを提案しています。
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新しい方法がゼロサムゲームにおける複雑な意思決定の戦略を改善する。
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新しい手法が機械学習の分類タスクにおける公平性に対処しているよ。
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ADEPTっていう新しい方法が、適応モデルを使ってオフライン強化学習を改善するんだ。
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ポジショナルゲームの概要とそれがプレイヤーの戦略に与える構造的影響。
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研究は、好みの行列が合理的な有権者の選択をどのように反映するかを調べている。
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