「I.2.11」カテゴリーアーカイブ

CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車を都市交通に統合すると、渋滞を軽減し、交通の流れを体系的に最適化 … 続きを読む →

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Knowledge Transfer in Model-Based Reinforcement Learning Agents for Efficient Multi-Task Learning

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、リソースに制約のある環境で大規模な世界モデルを展開するという課題 … 続きを読む →

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Multi-Agent Norm Perception and Induction in Distributed Healthcare

投稿日: 2024年12月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、動的対話プロセスを通じて自律エージェント システムの分散医療 … 続きを読む →

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A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 現在の車両は高速道路で自動運転が可能であり、大都市では無人ロボタクシーが運 … 続きを読む →

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Feasibility of Federated Learning from Client Databases with Different Brain Diseases and MRI Modalities

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 MRI における脳病変のセグメンテーション モデルは通常、特定の疾患向けに … 続きを読む →

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FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning は、サーバーと勾配を交換し、プライベ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, I.2.11 | FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses はコメントを受け付けていません

CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車を都市交通に統合すると、渋滞を軽減し、交通の流れを体系的に最適化 … 続きを読む →

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Enhancing Heterogeneous Multi-Agent Cooperation in Decentralized MARL via GNN-driven Intrinsic Rewards

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) は、さまざまな逐次的意思決定およ … 続きを読む →

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Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 捜索や救助などのタスクのために、移動ロボットの異種チームを調整することは非 … 続きを読む →

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Learning To Help: Training Models to Assist Legacy Devices

投稿日: 2024年9月26日 作成者: jarxiv

要約 物理デバイス上のハードウェアに実装された機械学習モデルは、長期間にわたって … 続きを読む →

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