Zobrazeno 1 - 10
of 2 198
pro vyhledávání: '"Engelbrecht, H. A."'
Traditional multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms, such as independent Q-learning, struggle when presented with partially observable scenarios, and where agents are required to develop delicate action sequences. This is often the resul
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.10100
Publikováno v:
In International Journal of Oral & Maxillofacial Surgery July 2018 47(7):940-946
Autor:
W. Mey
Publikováno v:
Deutsche Entomologische Zeitschrift. 36:400-400
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In International Journal of Oral & Maxillofacial Surgery May 2013
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Engelbrecht, J. A. A., Sephton, B., Engelbrecht, H. A., Botha, J. R., Goosen, W. E., Minnaar, E. G., Lee, M. E., Henry, A.
Publikováno v:
Journal of Materials Science: Materials in Electronics; Oct2022, Vol. 33 Issue 28, p22492-22498, 7p
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1970 Jul . 66(3), 844-849.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/60250