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A Pesquisa de Árvore Conversacional junta sistemas de FAQ e sistemas de diálogo pra dar um suporte melhor pros usuários.

Novo método melhora o uso de energia renovável e a confiabilidade da rede.

Uma nova abordagem para a gestão de estoque combina adaptação com decisões claras.

AB-BPM combina teste A/B com aprendizado por reforço pra melhorar os processos de negócio.

Este artigo discute um novo método que combina dados offline e aprendizado online.

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O SACPlanner usa aprendizagem por reforço pra ajudar robôs a desviar de obstáculos de um jeito eficiente.

Um olhar sobre como melhorar o acesso a dispositivos em redes móveis usando técnicas inteligentes.

Novo método melhora a localização de robôs em ambientes humanos dinâmicos usando aprendizagem por reforço profundo.

Uma nova abordagem combina técnicas para melhorar a tomada de decisões nos processos de negócio.

Explorando como robôs podem aprender de forma eficiente com várias tarefas.

Um novo método híbrido combina técnicas de controle pra melhorar a navegação de dirigíveis.

Este estudo investiga questões na habilidade de agentes de RL transferirem habilidades aprendidas.

Um olhar sobre como partículas ativas encontram seu caminho em ambientes complexos.

Métodos inovadores em VLC melhoram a comunicação sem fio em áreas cheias.

Explorando métodos de MPC e RL para uma gestão eficiente de estufas.

A Pgx oferece simulação de jogo rápida e eficiente pra pesquisa em IA em vários jogos de tabuleiro.

Novos métodos de escavação usando aprendizado de reforço offline melhoram a eficiência e a segurança.

Pesquisadores propõem usar estados quânticos pra proteger dados de imagem sensíveis mantendo a utilidade.

Esse artigo destaca o impacto dos atrasos computacionais na adaptação da taxa do Wi-Fi.

Um novo método pra melhorar a aprendizagem em sistemas multi-agente através da reutilização seletiva de experiências.

Este estudo mostra como os agentes podem aprender melhores estratégias de tomada de decisão a partir de dados offline.

Apresentando o MAG pra melhorar a coordenação em aprendizado por reforço com múltiplos agentes.

Explorando aplicações de aprendizado por reforço para sistemas de controle não lineares complexos.

PyFlyt simplifica a simulação de UAV e aprendizado de máquina para pesquisadores.

Um novo sistema de memória ajuda os robôs a navegar em terrenos desafiadores de maneira eficaz.

Uma olhada em como CTMDPs e RL otimizam decisões em ambientes incertos.

Esse artigo fala sobre o papel do aprendizado de máquina na resolução de controle estocástico e teorias de jogos.

Essa pesquisa melhora a precisão do aprendizado de máquina selecionando recursos sintéticos de forma eficaz.

Um novo método melhora os tamanhos das embeddings para dar recomendações melhores.

Estudo investiga os efeitos do tDCS na aprendizagem em pessoas com depressão.

O aprendizado por reforço aumenta a eficiência na automação de embalagem de alimentos.

O aprendizado por reforço ajuda na educação matemática personalizada para alunos que estão ficando para trás no desempenho.

Estudo revela como políticas de controle afetam o desempenho de modelos de visão em robótica.

Usando aprendizado por reforço pra melhorar a defesa da rede elétrica contra ciberataques.

Um modelo DQN leve melhora as soluções para desafios complexos de otimização.

Métodos de aprendizado por reforço otimizam novas moléculas parecidas com medicamentos para tratamentos de saúde mental.

Uma olhada no DNAS e seu impacto no design de redes neurais.

Pesquisadores estão treinando robôs para manusear objetos pequenos e finos com habilidade.

Um novo método usa simetria e demonstrações pra ajudar os robôs a aprenderem mais rápido.