Um novo método melhora a atualização dos dados para veículos inteligentes usando algoritmos inovadores.
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Informática - Sistemas Multiagentes
RSSUm novo modelo revela a dinâmica da aprendizagem social e da imitação de comportamento.
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Os agentes enfrentam o desafio de reunir recursos enquanto garantem a sustentabilidade.
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Abordando desafios de coordenação em aprendizado por reforço offline com múltiplos agentes.
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IBSEN melhora a criação de roteiros de drama com narrativa controlada e envolvimento dos personagens.
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O WARP-CA oferece uma abordagem inovadora para prever e controlar incêndios florestais.
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Descubra como o PhysiBoSS simplifica a modelagem biológica complexa para pesquisadores.
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Pesquisadores criam populações falsas realistas pra estudar comportamento e padrões sociais.
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Um olhar sobre como os agentes adaptam estratégias em ambientes complexos.
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Um novo sistema melhora a precisão na resolução de enigmas Zebra usando agentes de IA e modelos de linguagem.
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Um estudo revela como regras simples levam a padrões complexos em vários sistemas.
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Analisando interações entre agentes em ambientes de tomada de decisão.
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Uma abordagem nova para sistemas descentralizados que melhora a colaboração e a tomada de decisão entre os agentes.
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Um novo algoritmo melhora a tomada de decisões em ambientes multiagente com visibilidade limitada.
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O framework RSHPN melhora a confiabilidade e segurança em sistemas robóticos através de uma análise mais precisa.
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Este artigo examina como as hierarquias sociais se formam entre grupos em competição.
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Esse artigo fala sobre um método pra acoplagem segura de naves em órbitas complexas.
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Pagamentos entre os agentes podem influenciar os resultados dos leilões e a cooperação entre os jogadores.
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Analisando como as redes sociais influenciam a formação de opiniões e a polarização.
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Um guia para motores de física populares para pesquisa em aprendizado por reforço.
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Um novo método permite que os agentes se adaptem rápido quando acontecem falhas.
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Descubra como a StockAgent usa IA pra simular a troca de ações e analisar o comportamento do mercado.
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Este estudo analisa como os LLMs mudam a informação através das interações.
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Pesquisando como os robôs trabalham juntos em espaços compartilhados para interações seguras.
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Explorando como levamos lições dos cuidadores para nossos comportamentos.
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O DataStorm ajuda os tomadores de decisão simulando vários cenários durante crises de saúde.
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Novos métodos melhoram a forma como vários robôs exploram labirintos desconhecidos.
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O framework POGEMA melhora a navegação de múltiplos agentes pra evitar obstáculos de forma eficiente.
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Descubra como o TaskGen melhora a gestão de tarefas para programas e agentes.
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Um novo método pra guiar ovelhas robóticas usando cachorros robóticos em ambientes desafiadores.
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Uma nova estrutura melhora a modelagem baseada em agentes ao integrar diferentes opiniões de especialistas.
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Analisando o impacto da Votação Limitada na representação nas eleições.
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Um método pra ajudar os agentes a se virarem melhor em ambientes complexos.
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Um novo método melhora a cooperação entre robôs durante falhas inesperadas.
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Nova metodologia aumenta a cooperação entre robôs, se adaptando a falhas de forma eficaz.
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Uma análise dos mecanismos para localização eficaz de instalações e engajamento de clientes.
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Um novo jeito de alinhar os interesses pessoais com as necessidades do grupo de forma eficaz.
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Analisando como os agentes aprendem mais rápido juntos, mesmo com atrasos na comunicação.
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Este estudo analisa a ilusão da maioria e propõe maneiras de consertá-la nas redes.
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Analisando as influências no comportamento dos eleitores e nas taxas de comparecimento em eleições democráticas.
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