Esse artigo examina o papel do integral de Pettis nos modelos econômicos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse artigo examina o papel do integral de Pettis nos modelos econômicos.
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Este artigo apresenta o Bayesian-CFR, melhorando a tomada de decisão em jogos complexos com informações incompletas.
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Novas técnicas melhoram o corte de bolo sem inveja entre vários participantes.
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Uma olhada em como os problemas de tomada de decisão interagem nas Redes de Programação Matemática.
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Um olhar sobre como a trapaça afeta os ganhos em cassinos usando modelos matemáticos.
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Pesquisa sobre como agentes prejudiciais podem corromper agentes bons em RL descentralizada.
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Estudo revela caminhos rápidos para equilíbrios de Nash eficientes em jogos potenciais.
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Uma visão clara de por que trocar de porta é a estratégia vencedora.
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Apresentando algoritmos inovadores pra desafios de otimização complexos.
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Uma visão geral dos jogos estocásticos e seus objetivos de pagamento médio.
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Aprenda como a semântica de jogos esclarece as funções dos programas através de modelos interativos.
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Explorando métodos de gradiente de política e seus efeitos na tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Uma nova abordagem pra entender funções de recompensa complexas no comportamento da IA.
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Esse artigo fala sobre a importância da justiça em sistemas de troca e sugere uma nova abordagem.
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Novos métodos melhoram estratégias para tomada de decisão complexa em jogos de soma zero.
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Uma visão geral dos jogos de posição e como a estrutura deles impacta as estratégias dos jogadores.
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Uma olhada nos comportamentos do sistema e desafios em processos concorrentes com TSO.
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Um olhar sobre partições estáveis e seu papel em combinar pessoas com base em preferências.
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Um novo método melhora o desempenho do MCTS em ambientes de tomada de decisão complexos.
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Esse artigo analisa a natureza desafiadora dos jogos de subtração na teoria dos grafos.
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Explorando como cuidar dos outros melhora a cooperação entre as pessoas.
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Um novo método melhora a tomada de decisões em ambientes incertos usando Monte-Carlo Tree Search.
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Um estudo sobre como os agentes tomam decisões em ambientes competitivos usando jogos de campo médio.
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Novas métricas esclarecem as limitações dos modelos de linguagem em representar a realidade.
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Uma visão geral das estratégias e objetivos em jogos estocásticos para dois jogadores.
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Dois algoritmos melhoram a tomada de decisão para agentes em ambientes competitivos e cooperativos.
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Esse artigo apresenta um novo algoritmo pra resolver jogos em grafos de forma eficiente.
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Analisando como as habilidades de comunicação impactam o desempenho da IA no jogo de Diplomacy.
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Uma análise intensa das estratégias e desafios do Aggression, um jogo de território para dois jogadores.
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Analisando como as funções de decadência mudam a tomada de decisão ao revisitar itens rejeitados.
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Aprenda como otimizar métodos de busca usando estratégias randomizadas e teoria dos jogos.
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Um olhar sobre medidas de risco na tomada de decisão em estruturas de múltiplos agentes.
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Uma olhada nas técnicas de maximização lexicográfica e suas aplicações práticas.
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Esse estudo analisa a fusão do MCTS com Otimização Combinatória pra melhorar a IA de jogos de tabuleiro.
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A pesquisa sobre HOP aumenta a adaptabilidade dos agentes de IA em jogos de motivos mistos.
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Uma nova abordagem em RL foca em lidar com a incerteza pra tomar decisões melhores.
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Explorando como erros e perdas afetam o compartilhamento de informações quânticas na criptografia.
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Apresentando um algoritmo eficiente para aprendizado por reforço com dinâmicas determinísticas.
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Um estudo sobre estratégias robustas em jogos de Markov sob incerteza.
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Analisando interações complexas em jogos com métodos matemáticos avançados.
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