新しいモデルが差別が貧困と富の不平等に与える影響を調べてるよ。
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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
RSS研究は、異なる統治モデルの下でエージェントシステムにおけるコミュニケーションと教育を調べてる。
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グループディスカッションでの安全な情報共有の方法を探る。
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MO-COHDAは効率的な分散最適化でエネルギーシステムを変革する。
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最適化タスクにおける人間とAIのチームワークのダイナミクスを探る。
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ユーザーの行動を調べてEV充電ステーションの効率を上げる。
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マルチエージェントシステムの新しいコミュニケーション戦略は、効率と適応性を向上させる。
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この文章は、個人的および社会的な文脈での信頼の重要性について話してるよ。
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高度なモデリング技術を使った暗号市場のダイナミクスを理解する新しいアプローチ。
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ディープラーニングが言語の出現をどのように研究するのに役立つかを探ってるよ。
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新しい論理が複雑なシステムにおけるエージェントの相互作用の研究を改善する。
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効果的なライドプーリングサービスの価格戦略とその影響を調べる。
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この論文は、意味のデコードがAIのチームワークと成果をどう改善するかを探求してるよ。
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目標がはっきりしないエージェントとのAIコラボレーションのためのフレームワークを紹介します。
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複雑なシステムでの規範と制裁を通じてエージェントの行動を最適化する。
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BDoGは、さまざまなデータタイプをうまく統合することでAIの推論を改善するよ。
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新しい方法が分散型マルチエージェントシステムのポリシー評価を向上させる。
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個人と組織の価値観に合った行動を整えるためのフレームワーク。
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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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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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