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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コンピューターサイエンス - マルチエージェントシステム
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シミュレーションモデルがパンデミック中のレジリエントなサプライチェーンのための効果的な戦略を明らかにしてるよ。
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新しいシステムは、モバイルコールを通じて母子健康プログラムの参加を高めることを目指してるよ。
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この記事では、サイバーフィジカルシステムのコミュニケーション戦略について、プルとプッシュの方法に焦点を当てて話してるよ。
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危機コミュニケーションにおける情報的境界スパナーの役割を探る。
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この記事では、安全な自動運転車を作る方法について考察してるよ。
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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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Gridtは、効果的なグループコミュニケーションと意思決定のためのユニークなシステムを提供しているよ。
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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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自律走行車が混雑した空域に安全に統合される方法を探る。
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機械が分散型の継続学習を通じてお互いから学ぶ方法を探っている。
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AIの文化的表現をシミュレーション対話で改善するシステム。
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この論文は、センサーが不完全なデータにもかかわらず、どのように意思決定を強化するかを探る。
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ReAdはロボットのチームワークを向上させるために、計画とフィードバックのメカニズムを洗練させるんだ。
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研究によると、ポテンシャルゲームにおける効率的なナッシュ均衡への迅速な道筋が明らかになったよ。
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トラフィックダイバージェンステオリーは、ネットワークパフォーマンスをうまく管理するためのヒントを提供してるよ。
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停電時に電気自動車を使って通信基地局に電力を供給する。
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この研究は、エージェントが役立つシグナルの模倣を通じてどうやってコミュニケーションをとるかを探るものだよ。
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模倣学習はロボットが混雑した環境でうまく動けるように助けるよ。
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新しい方法が複雑な交差点での交通の流れと燃費効率を改善する。
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AIは健康と病気の遺伝研究で実験デザインを効率化するのに役立ってるよ。
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SwarmRLは、科学者が医療を含むさまざまな応用のためにマイクロロボットを制御するのを助けるんだ。
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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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新しい方法が迷路探索におけるロボットの協力を強化する。
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新しい方法で、エージェントがわかりやすい言葉で安全ルールを守ることができるようになった。
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LAGMAは目標指導を通じて、マルチエージェントの協力と学習効率を向上させるんだ。
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エージェントはプライバシーや制限を尊重しながら、一緒に予測を改善するんだ。
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新しい方法が部分的な好みに注目することで選択の精度を改善する。
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複雑なネットワークでの広がり現象をモデル化するための包括的なツール。
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多様な人間の興味とAIシステムを合わせる複雑さを探る。
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2つのアルゴリズムが競争的および協力的な環境でエージェントの意思決定を改善する。
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AIエージェントがミニゲームを通じていろんなスキルを学べるプラットフォーム。
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デバイスが協力して効率とパフォーマンスを向上させる方法を探る。
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マルチエージェントフレームワークにおける意思決定のリスク測定についての考察。
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ドローンは先進的な環境モデルを使って都市部の動くターゲットを追跡する。
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エージェントはゲームプレイ中の観察における空間的参照のための言語を作る。
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デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。
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HOPに関する研究が、混合動機ゲームにおけるAIエージェントの適応性を高めるんだ。
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因果ゲームがエージェント間の意思決定をどうモデル化してるか探ってみよう。
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新しいアルゴリズムが競技ゲームでのコンピュータ学習を向上させる。
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量子コンピュータがマルチエージェント学習の効率をどう向上させるかを探ること。
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