Um novo método melhora o aprendizado de estratégias para agentes em sistemas multiagente.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora o aprendizado de estratégias para agentes em sistemas multiagente.
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Um novo framework melhora o aprendizado por imitação em meio a sinais que mudam em sistemas multiagente.
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Combinando aprendizado contrastivo com teoria de controle pra análise de grafos.
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Este estudo foca em monitorar o comportamento e as relações de sistemas complexos de forma eficaz.
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Duas técnicas inovadoras melhoram o controle da dinâmica de grupo em diferentes situações.
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RAGAR combina texto e imagens pra melhorar a checagem de fatos políticos.
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Um framework pra otimizar os recursos de computação pra sistemas de transporte modernos.
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Uma nova abordagem para modelagem baseada em agente protege a privacidade individual enquanto mantém a precisão dos dados.
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Nova abordagem de simulação usando agentes de aprendizado reflete a dinâmica real do mercado.
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Um sistema que simula batalhas pra mostrar as experiências dos soldados.
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Uma nova abordagem reduz a coordenação em sistemas multiagentes pra uma navegação melhor.
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A MA-COPP traz novas ideias pra prever resultados em situações complexas com vários agentes.
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Esse artigo analisa como permissões afetam os resultados em sistemas multiagentes.
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Descubra como os robôs colaboram pra explorar ambientes desconhecidos de forma eficiente.
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Uma estrutura para avaliar estratégias de IA em ambientes competitivos e cooperativos.
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Esse estudo analisa como os agentes interagem e chegam a um consenso usando protocolos de dados não ordenados.
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A MESA melhora as estratégias de exploração para agentes que trabalham juntos em vários ambientes.
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Um novo método melhora a eficiência do treinamento de machine learning enquanto protege a privacidade dos dados.
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O WorkBench testa a habilidade dos agentes de realizar tarefas de escritório realistas com um método de avaliação único.
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Um olhar sobre como os sentimentos moldam divisões políticas e a tomada de decisões.
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Um olhar sobre como os agentes lidam com a enganação e se protegem.
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Novos algoritmos enfrentam desafios na otimização distribuída com agentes não confiáveis.
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Um método para agentes aprenderem estratégias em jogos de campo médio com mínimo conhecimento prévio.
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Usando o valor de troca pra ensinar IA a ter comportamentos seguros e eficazes a partir dos humanos.
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Um novo método melhora a eficiência em sistemas de transporte inteligentes através de aprendizado multi-agente.
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Aprenda como os agentes podem minimizar interações negativas enquanto completam tarefas.
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Um novo esquema de roteamento melhora o desempenho da rede de UAVs para monitoramento e comunicação.
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Uma boa regulação é fundamental pra criar confiança dos usuários nos sistemas de IA.
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Esse estudo investiga como o aprendizado por reforço imita o movimento de bactérias em direção a substâncias químicas.
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Analisando o impacto de cotas iguais no orçamento participativo.
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Explorando métodos recentes e desafios no aprendizado por reforço multi-agente.
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Este estudo apresenta um novo método para gerenciar o transporte urbano de forma eficiente.
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Explora como rola a troca de informações entre as partes em situações de decisão.
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Um modelo de simulação revela estratégias eficazes para cadeias de suprimento resilientes durante pandemias.
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Um novo sistema busca aumentar o engajamento nos programas de saúde materna por meio de chamadas móveis.
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Este artigo fala sobre estratégias de comunicação para sistemas ciberfísicos, focando nas métodos de pull e push.
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Explore o papel dos Conectores de Fronteira Informacional na comunicação de crise.
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Este artigo examina os métodos para criar veículos autônomos seguros.
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Agentes fazem escolhas em um ambiente de múltiplos agentes usando previsões pra ter resultados melhores.
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A Gridt oferece um sistema único para comunicação em grupo e tomada de decisão de forma eficaz.
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