エージェントがどうやって欺きに対処して自分を守るかを見てみよう。
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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新しいアルゴリズムが、不安定なエージェントとの分散最適化の課題に挑んでるよ。
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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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人間からAIに安全で効果的な行動を教えるために、交換価値を使う。
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新しい方法で、マルチエージェント学習を通じて知能輸送システムの効率が向上するんだ。
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エージェントがタスクをこなすときにネガティブなやり取りを最小限にする方法を学ぼう。
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新しいルーティング方式がUAVネットワークのパフォーマンスを監視と通信のために改善するよ。
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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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この研究は、強化学習が細菌の化学物質に向かう動きをどのように模倣するかを調べている。
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参加型予算編成における平等な分配の影響を調査中。
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マルチエージェント強化学習の最近の手法と課題を探る。
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この研究は、都市交通を効率的に管理する新しい方法を提案してるよ。
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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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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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