動的な環境での意思決定を、レストレスバンディット戦略を使って見てみよう。
Vishesh Mittal, Rahul Meshram, Surya Prakash
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最先端の科学をわかりやすく解説
動的な環境での意思決定を、レストレスバンディット戦略を使って見てみよう。
Vishesh Mittal, Rahul Meshram, Surya Prakash
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グループが意見を進化させて、効果的に合意を得る方法を学ぼう。
Lingling Yao, Aming Li
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FPBoostは、生存分析への新しいアプローチを提供し、予測と意思決定を改善します。
Alberto Archetti, Eugenio Lomurno, Diego Piccinotti
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動的ゲームにおけるエージェントの相互作用が時間とともにどう変化するかを見てみよう。
Chih-Yuan Chiu, Jingqi Li, Maulik Bhatt
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この記事では、グループの意見がどのように形成され、影響を受けて変わるかを説明してるよ。
Pratik Mullick, Parongama Sen
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グループがどんなふうに一緒に選択をするかの概観。
P. Sarkanych, Yu. Sevinchan, M. Krasnytska
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複雑な状況でAIが倫理的な決定をするのを導く。
Kevin Baum, Lisa Dargasz, Felix Jahn
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異なるプレイヤータイプが社会的な場面での意思決定にどんな影響を与えるかを理解すること。
Hsin-Lun Li
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この研究は、条件付き退出シナリオにおけるオープンループ制御とマルコフ制御を評価してるよ。
Rene Carmona, Daniel Lacker
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認知バイアスが言語モデルの評価や意思決定に与える影響を調べる。
Nuo Chen, Jiqun Liu, Xiaoyu Dong
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この記事では、不確実な予測にもかかわらず、意思決定を最適化するシステムを紹介してるよ。
Omar Bennouna, Jiawei Zhang, Saurabh Amin
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不確実な状況下でのエネルギー管理の意思決定を改善する方法。
Arash Khojaste, Geoffrey Pritchard, Golbon Zakeri
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機械はエキスパートの行動から制約を学んで、意思決定を改善するんだ。
Bo Yue, Jian Li, Guiliang Liu
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融合が確率分布や意思決定をどう向上させるかを探ろう。
Andreas Kleiner, Benny Moldovanu, Philipp Strack
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研究は、バイアスがソーシャルネットワークでの意見をどのように形成するかを探っている。
Juan Paz, Camilo Rocha, Luis Tobòn
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不確実な環境でパフォーマンスとリスクをバランスさせる革新的な方法。
Shahriar Talebi, Na Li
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私たちは、意思決定の際の同点処理をより良くするために、ダイレクトプリファレンス最適化を強化します。
Jinghong Chen, Guangyu Yang, Weizhe Lin
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研究が不確実性の中での意思決定についての洞察を明らかにしたよ、効用学習を通じて。
Filippo Lazzati, Alberto Maria Metelli
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人工知能システムにおけるバイアスの現実と影響を調査する。
Will Bridewell, Paul F. Bello, Selmer Bringsjord
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現在バイアスを理解することで、目標設定や意思決定の戦略を良くする手助けになるよ。
Yasunori Akagi, Hideaki Kim, Takeshi Kurashima
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不確定な顧客の好みに基づく意思決定のための新しいフレームワークを紹介します。
Jiajie Zhang, Yun Hui Lin, Gerardo Berbeglia
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生物有機体における資源制約が意思決定にどう影響するかを探る。
Takehiro Tottori, Tetsuya J. Kobayashi
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データの変化やトレンドを理解しやすくするシステム。
Shiyi He, Alexandra Meliou, Anna Fariha
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野球の打者が直面するメンタルとフィジカルの課題を探ってみよう。
Justin A. Brantley, Konrad P. Körding
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OBSIはオンライン環境で関連する特徴に焦点を当てることで、意思決定を強化するよ。
Rowan Swiers, Subash Prabanantham, Andrew Maher
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より早い意思決定のために最適化アルゴリズムを改善する新しい手法を探求中。
Ibrahim K. Ozaslan, Mihailo R. Jovanović
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この記事では、不及物性とそれがさまざまな分野の意思決定に与える影響について探ってるよ。
Jiuding Duan, Jiyi Li, Yukino Baba
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この研究は、学習と意思決定におけるゆっくり変わる特徴の利点を明らかにしている。
Noa L. Hedrich, E. Schulz, S. Hall-McMaster
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不確実な状況でのロバスト最適化手法の考察。
Jannis Kurtz
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さまざまな予測を一つの正確な予測にまとめる方法。
Riku Masuda, Kaoru Irie
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老化が選択する能力にどう影響するかを調べる。
Nicole Ee, B. Brady, C. Sinclair
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既知および未知のユーザーの好みを考慮した施設の立地課題への対処。
Gennaro Auricchio, Jie Zhang
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PASPOは、さまざまな分野での複雑な配分問題に対して新しいアプローチを提供します。
David Winkel, Niklas Strauß, Maximilian Bernhard
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新しいシステムは、人間の判断と機械の能力を組み合わせて、より良い意思決定をするんだ。
Federico Mazzoni, Roberto Pellungrini, Riccardo Guidotti
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消費者がどうやって商品を選ぶかと、改善された推定技術の影響を見てるよ。
Shinji Koiso, Suguru Otani
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HPASPは、不確実性の中でより良い意思決定をするために、離散データと連続データを組み合わせているよ。
Damiano Azzolini, Fabrizio Riguzzi
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認知的不協和が私たちの信念や行動をどう形作るかを探ってみよう。
Tomer Barak, Yonatan Loewenstein
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RLエージェントが迷路でどうやって学習して選択するかを見てみよう。
Tristan Trim, Triston Grayston
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チームでの責任をどうやって定量化するかを探ってみよう。
Chunyan Mu, Nir Oren
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大胆さの再調整が予測をどう改善して、より良い意思決定につながるかを探ってみて。
Adeline P. Guthrie, Christopher T. Franck
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