I.2.11」カテゴリーアーカイブ

Swarm Learning: A Survey of Concepts, Applications, and Trends

要約 深層学習モデルは中央サーバー上の大規模なデータセットに依存しているため、プ … 続きを読む

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Optimal Task Assignment and Path Planning using Conflict-Based Search with Precedence and Temporal Constraints

要約 マルチエージェント パス検索 (MAPF) 問題には、一連のエージェントの … 続きを読む

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Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration

要約 マルチエージェントによるロボット探査において、動的環境から生成される膨大で … 続きを読む

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FedFMS: Exploring Federated Foundation Models for Medical Image Segmentation

要約 医療画像のセグメンテーションは臨床診断にとって重要です。 Segmenta … 続きを読む

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SPEAR:Exact Gradient Inversion of Batches in Federated Learning

要約 フェデレーテッド ラーニングは、複数のクライアントがローカル データの勾配 … 続きを読む

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Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays

要約 マルチロボット システムの安全な操作は、特に海底マッピングのための水中、ナ … 続きを読む

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Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning in Network Aggregative Markov Games

要約 従来のマルチエージェント強化学習 (MARL) は、エージェントのリスク中 … 続きを読む

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Graph Attention-based Reinforcement Learning for Trajectory Design and Resource Assignment in Multi-UAV Assisted Communication

要約 複数の無人航空機 (UAV) 支援のダウンリンク通信では、UAV 基地局 … 続きを読む

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Learning to Manipulate under Limited Information

要約 社会的選択理論の古典的な結果によれば、合理的な優先投票方法は、個人に不誠実 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 91B10, 91B12, 91B14, cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.MA, econ.TH, I.2.11 | Learning to Manipulate under Limited Information はコメントを受け付けていません

Multi-Agent Coordination for a Partially Observable and Dynamic Robot Soccer Environment with Limited Communication

要約 ロボカップは、AI とロボット工学の研究を進めるための国際テストベッドを表 … 続きを読む

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