限られた情報でのギャンブルにおける意思決定の分析。
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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研究は、最適なグラフ分割のための最大加重有向グラフ分割問題に取り組んでいる。
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イーサリアムのバリデーターが直面している脅迫のリスクとその対策について学ぼう。
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分散型ネットワークにおけるインセンティブ構造がバリデーターの行動にどう影響するかを調べる。
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マルチエージェントシステムのための分散型Q学習の進展を発見しよう。
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市場が非同期の行動でどのように均衡に達するかを調査する。
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ゲーム理論におけるエネルギー管理と意思決定のバランスを取る戦略を検討中。
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一般的なモデルがどのように協力して特定のタスクに適応するかを探る。
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契約をどう組み立ててエージェントの行動に効果的に影響を与えられるか探ってみよう。
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キャンペーンがデータを使って地区の公平性に影響を与える方法を見てみよう。
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選挙で候補者の失敗をうまく処理するために委員会がどう動けるかを調べる。
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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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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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