Zobrazeno 1 - 10
of 260
pro vyhledávání: '"Ion Muslea"'
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.
Autor:
Florea, Virgil
Publikováno v:
Jahrbuch für Volksliedforschung, 1971 Jan 01. 16, 244-245.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/847102
Autor:
Peter Schulam, Ion Muslea
Publikováno v:
Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2023.
Autor:
Eric Martin, Samuel Kaski, Fei Zheng, Geoffrey I. Webb, Xiaojin Zhu, Ion Muslea, Kai Ming Ting, Michail Vlachos, Risto Miikkulainen, Alan Fern, Miles Osborne, Luc De Raedt, Kristian Kersting, Thomas Zeugmann, Xinhua Zhang, Michael Bain, Artur Czumaj, Christian Sohler, Claude Sammut, Petra Kralj Novak, Nada Lavrač, Scott Sanner
ispartof: Encyclopedia of Machine Learning pages:916-924 edition:1 ispartof: pages:916-924 edition:1 edition: 1 status: published
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7877d40d899253e45cf810e23311cf40
https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_786
https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_786
Publikováno v:
Journal of Intelligent Information Systems. 16:149-187
Integrating data from heterogeneous data sources is a critical problem that has received a great deal of attention in recent years. There are two competing approaches to address this problem. The traditional approach, which first appeared in Multibas
Publikováno v:
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 4:93-114
With the tremendous amount of information that becomes available on the Web on a daily basis, the ability to quickly develop information agents has become a crucial problem. A vital component of any Web-based information agent is a set of wrappers th
Publikováno v:
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 4:115-129
Increasingly, multi-agent systems are being designed for a variety of complex, dynamic domains. Effective agent interactions in such domains raise some of the most fundamental research challenges for agent-based systems, in teamwork, multi-agent lear
Autor:
Ali Erdem, Stacy Marsella, Yaser Al-Onaizan, Gal A. Kaminka, Ion Muslea, Milind Tambe, Jafar Adibi
Publikováno v:
Artificial Intelligence. 110(2):215-239
Multi-agent collaboration or teamwork and learning are two critical research challenges in a large number of multi-agent applications. These research challenges are highlighted in RoboCup, an international project focused on robotic and synthetic soc