ロボットが協力して宇宙資源のマッピングをどうやるかについての紹介。
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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
RSS分散システムにおける通信プロトコルの概要、特に待機のみのノンブロッキングブロードキャストプロトコルに焦点を当てる。
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新しい方法が人間みたいなやり取りで自動運転車のトレーニングを改善する。
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サプライチェーンにおけるスタッケルバーグゲームと価格戦略を調べる。
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エージェントの協調を良くするために、機械学習とヒューリスティックサーチを統合する方法を見てみよう。
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UniV2Xは、車両とインフラの協力によって自動運転を強化する。
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平均場ゲームとそれがマルチエージェントシステムで果たす役割について。
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新しいアプローチで、エージェントが最小限のデータ共有で協力して最適化できるようになったよ。
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ユニークな調整課題を持ったエージェントのチームワーク研究。
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ベストレスポンスシェイピングは、競争が激しい環境でエージェント間の協力を向上させるよ。
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金融ネットワーク内での契約交渉における効果的な戦略を見てみよう。
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MACMメソッドは、大きな言語モデルの複雑な数学問題への精度を向上させる。
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評価と経験の蓄積を通じてエージェントのパフォーマンスを革命的に向上させる。
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ARMCHAIRを紹介するよ。人間とロボットのチームワークを向上させるシステムだ。
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この研究は、遅延が強化学習における確率的近似にどのように影響するかを調べている。
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CAVはコミュニケーションと協力を通じて交通の流れと安全を改善できるよ。
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施設の立地問題とスケーリング機能の影響についての考察。
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ディープラーニングを使った新しい方法が、複雑なネットワークの連鎖的な障害に取り組んでるよ。
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この記事は都市部で社会グループがどう分かれていくかを考察してるよ。
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この研究は、限られたコミュニケーションのあるシステムでの調整を改善することに注目している。
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新しい方法がマルチエージェントシステムにおけるエージェントの戦略学習を向上させる。
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新しいフレームワークが、マルチエージェントシステムにおける変化する信号の中で模倣学習を強化する。
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対照学習と制御理論を組み合わせてグラフ分析をする。
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この研究は、複雑なシステムの動作や関係をうまく監視することに焦点を当てている。
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2つの革新的な技術が、さまざまな環境でグループダイナミクスのコントロールを改善する。
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RAGARは政治的ファクトチェックを向上させるために、テキストと画像を組み合わせてるんだ。
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現代交通システムのためのコンピューティングリソースを最適化するフレームワーク。
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エージェントベースのモデリングにおける新しいアプローチは、データの正確さを保ちながら個人のプライバシーを守るんだ。
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学習エージェントを使った新しいシミュレーションアプローチが実際の市場ダイナミクスを反映してる。
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戦闘をシミュレーションして兵士の経験を明らかにするシステム。
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新しいアプローチがマルチエージェントシステムの調整を減らして、ナビゲーションを改善するよ。
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MA-COPPは、複雑なマルチエージェントの状況で結果を予測するための新しい洞察を提供します。
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この論文は、権限がマルチエージェントシステムの結果にどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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ロボットが未知の環境を効率的に探検するためにどう協力するかを発見しよう。
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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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この研究は、エージェントがどうやって相互作用して合意に達するかを無秩序なデータプロトコルを使って分析してるよ。
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MESAは、いろんな環境で一緒に働くエージェントの探索戦略を強化するんだ。
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新しい方法が機械学習のトレーニング効率を向上させ、データプライバシーを守るんだ。
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WorkBenchは、ユニークな評価方法を使ってエージェントの現実的なオフィス作業をこなす能力をテストするんだ。
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感情が政治的な分断や意思決定にどう影響するかを見てみよう。
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