ネットワーク混雑ゲームにおける共有ランダム性がコストに与える影響を調査する。
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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デジタルマーケットプレイスにおける公平な商品プレゼンテーションの重要性を考える。
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VISERを紹介するよ、情報の分布が不均一なゲームに向けた新しいアプローチなんだ。
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この研究は、イーサリアムのレイヤー2ネットワークにおけるMEVの可能性を分析してるよ。
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新しい方法は、意思決定のランダムさを戦略ゲームで置き換える。
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この記事では、電力市場における供給関数、市場のダイナミクス、効率性について調べているよ。
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消費者の嫉妬なしで最適な価格を設定する新しいアプローチ。
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新しいアルゴリズムがフェアパリティゲームの解決効率を向上させる。
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この記事はマルチエージェント学習の複雑さとそれが安定性に与える影響を探る。
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個人間での分割できないアイテムの公平な配分方法を検討中。
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家族のニーズと公平性に応じた新しい育児配分のアプローチ。
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エージェントが不確実な環境でどんなベストエフォート戦略を使ってるかを知ってみよう。
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不確実性に直面するエージェントのためのベストエフォート合成を見てみよう。
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提供者のために、より良いコンテンツのプロンプトでユーザー体験を向上させる。
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バカラ・シュマン・ド・フェールの戦略とルールを発見しよう。
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純CFRは、隠された情報がある複雑なゲームでの意思決定を改善する。
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混雑ゲームと参加者が資源をうまく共有する方法についての考察。
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有向グラフゲームにおける対称的戦略改善とその課題を探る。
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トータルストアオーダーのメモリモデルに影響を受けた安全なゲームについての考察。
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攻撃者と防御者が関わるネットワークシナリオでナッシュ均衡を調べる。
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デジタルツインの移行を最適化して、車両メタバースでのユーザー体験を向上させる方法を学ぼう。
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最適化された移行とリソース管理で車両の相互作用を向上させる。
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ボランティアの好みに基づいてタスクを効率的に割り当てる方法を探してる。
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不確実な環境での効果的なゲームプレイのための学習方法を検討中。
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この記事では、確率的マスキングを使ってシステムが故障時にどのように動作するかを調べているよ。
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個人の好みに基づいて商品の配分を公平にする方法を探ってる。
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エージェントの協力がリソース配分やシステムのパフォーマンスをどう高めるかを発見してみて。
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ロボットは安全なやり取りのために、アクティブ逆学習を通じて人間の目標を学ぶんだ。
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新しいシステムがバーチャルワールドでのアバターの動きの精度とリソース管理を改善するんだ。
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社会的ジレンマにおけるLLMの意思決定に関する研究。
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新しいアルゴリズムがオンライン選択問題の意思決定を簡単にしてくれるよ。
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新しいステーブルコインのモデルが信頼性を高めて、投資を促進することを目指してるよ。
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ゲーム理論を使って、ロボットは狭い場所での動きを調整して衝突を避けるんだ。
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この記事では、プレイヤーがコミュニケーションゲームでどうやって調整し、信頼を築いているかを見ていくよ。
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新しいマーケットメーカーのアプローチが、分散型金融のトレーダーのプライバシーを向上させた。
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低消費電力広域ネットワークでコストをフェアに分配する方法を発見しよう。
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この論文では、競争的な宝くじゲームにおける資源配分戦略を探ります。
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多次元シナリオでバイアスが選択にどう影響するかを探る。
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現代の投票における量子力学の可能性を探る。
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オークションの種類、戦略、そして均衡概念を見てみよう。
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