BDoG melhora o raciocínio da IA integrando vários tipos de dados de forma eficaz.
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Informática - Sistemas Multiagentes
RSSUm novo método melhora a avaliação de políticas em sistemas multi-agente descentralizados.
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Um esquema pra alinhar ações com valores pessoais e organizacionais.
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Um olhar sobre como robôs podem trabalhar juntos na mapeação de recursos no espaço.
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Uma visão geral dos protocolos de comunicação em sistemas distribuídos focando em Protocolos de Broadcast Não-Bloqueantes que Só Esperam.
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Um novo método melhora o treinamento de carros autônomos através de interações parecidas com as humanas.
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Analisando jogos de Stackelberg e estratégias de preços em cadeias de suprimento.
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Um olhar sobre como juntar aprendizado de máquina e busca heurística pra melhorar a coordenação dos agentes.
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UniV2X melhora a direção autônoma através da colaboração entre veículos e infraestrutura.
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Um olhar sobre jogos de campo médio e seu papel em sistemas multiagente.
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Uma abordagem nova permite que os agentes otimizem de forma colaborativa com pouca troca de dados.
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Estudo sobre trabalho em equipe entre agentes com desafios únicos de coordenação.
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A Melhor Modelagem de Resposta melhora a cooperação entre os agentes em ambientes competitivos.
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Um olhar sobre estratégias eficazes para negociar contratos dentro de redes financeiras.
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O método MACM melhora a precisão dos grandes modelos de linguagem ao lidar com problemas matemáticos complexos.
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Revolucionando o desempenho dos agentes através da avaliação e acúmulo de experiências.
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Apresentando o ARMCHAIR, um sistema pra melhorar o trabalho em equipe entre humanos e robôs.
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Esse estudo analisa como os atrasos afetam a aproximação estocástica no aprendizado por reforço.
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Os CAVs podem melhorar o fluxo de trânsito e a segurança através da comunicação e cooperação.
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Uma olhada nos problemas de localização de instalações e o impacto das funções de escalonamento.
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Um novo método usando deep learning enfrenta falhas em cascata em redes complexas.
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Esse artigo fala sobre como os grupos sociais se separam nas áreas urbanas.
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Este estudo foca em melhorar a coordenação em sistemas com comunicação limitada.
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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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