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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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2
THE DESIGN OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS: A COMPUTER SCIENCE PERSPECTIVE ON THE COMPATIBILITY OF EVOLUTION AND DESIGN: with Zachary Ardern, “The Contentious Compatibility of Evolution and Design: Introduction to the Book Symposium”; David H. Glass, “An Evaluation of the Biological Case for Design”; Meghan D. Page, “Thomist or Tumblrist: Comments on The Compatibility of Evolution and Design by E. V. R. Kojonen”; Peter Jeavons, “The Design of Evolutionary Algorithms: A Computer Science Perspective on the Compatibility of Evolution and Design”; Denis R. Alexander, “Evolution, Chance, Necessity, and Design”; Bethany
THE DESIGN OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS: A COMPUTER SCIENCE PERSPECTIVE ON THE COMPATIBILITY OF EVOLUTION AND DESIGN: with Zachary Ardern, “The Contentious Compatibility of Evolution and Design: Introduction to the Book Symposium”; David H. Glass, “An Evaluation of the Biological Case for Design”; Meghan D. Page, “Thomist or Tumblrist: Comments on The Compatibility of Evolution and Design by E. V. R. Kojonen”; Peter Jeavons, “The Design of Evolutionary Algorithms: A Computer Science Perspective on the Compatibility of Evolution and Design”; Denis R. Alexander, “Evolution, Chance, Necessity, and Design”; Bethany
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THE DESIGN OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS: A COMPUTER SCIENCE PERSPECTIVE ON THE COMPATIBILITY OF EVOLUTION AND DESIGN: with Zachary Ardern, “The Contentious Compatibility of Evolution and Design: Introduction to the Book Symposium”; David H. Glass, “An Evaluation of the Biological Case for Design”; Meghan D. Page, “Thomist or Tumblrist: Comments on The Compatibility of Evolution and Design by E. V. R. Kojonen”; Peter Jeavons, “The Design of Evolutionary Algorithms: A Computer Science Perspective on the Compatibility of Evolution and Design”; Denis R. Alexander, “Evolution, Chance, Necessity, and Design”; Bethany

Jeavons, Peter

Zygon, 2022-12, Vol.57 (4), p.1051-1068 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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3
Trend analysis and forecasting of publication activities by Indian computer science researchers during the period of 2010–23
Trend analysis and forecasting of publication activities by Indian computer science researchers during the period of 2010–23
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Trend analysis and forecasting of publication activities by Indian computer science researchers during the period of 2010–23

Kathiria, Preeti ; Arolkar, Harshal

Expert systems, 2022-12, Vol.39 (10), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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4
State of the Art on Neural Rendering
State of the Art on Neural Rendering
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State of the Art on Neural Rendering

Tewari, A. ; Fried, O. ; Thies, J. ; Sitzmann, V. ; Lombardi, S. ; Sunkavalli, K. ; Martin‐Brualla, R. ; Simon, T. ; Saragih, J. ; Nießner, M. ; Pandey, R. ; Fanello, S. ; Wetzstein, G. ; Zhu, J.‐Y. ; Theobalt, C. ; Agrawala, M. ; Shechtman, E. ; Goldman, D. B ; Zollhöfer, M.

Computer graphics forum, 2020-05, Vol.39 (2), p.701-727 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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5
Prairie Dog Optimization Algorithm
Prairie Dog Optimization Algorithm
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Prairie Dog Optimization Algorithm

Ezugwu, Absalom E. ; Agushaka, Jeffrey O. ; Abualigah, Laith ; Mirjalili, Seyedali ; Gandomi, Amir H.

Neural computing & applications, 2022-11, Vol.34 (22), p.20017-20065 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition
Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition
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Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition

Wang, Heng ; Kläser, Alexander ; Schmid, Cordelia ; Liu, Cheng-Lin

International journal of computer vision, 2013-05, Vol.103 (1), p.60-79 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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An innovative neural network approach for stock market prediction
An innovative neural network approach for stock market prediction
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An innovative neural network approach for stock market prediction

Pang, Xiongwen ; Zhou, Yanqiang ; Wang, Pan ; Lin, Weiwei ; Chang, Victor

The Journal of supercomputing, 2020-03, Vol.76 (3), p.2098-2118 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Advances in Neural Rendering
Advances in Neural Rendering
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Advances in Neural Rendering

Tewari, A. ; Thies, J. ; Mildenhall, B. ; Srinivasan, P. ; Tretschk, E. ; Yifan, W. ; Lassner, C. ; Sitzmann, V. ; Martin‐Brualla, R. ; Lombardi, S. ; Simon, T. ; Theobalt, C. ; Nießner, M. ; Barron, J. T. ; Wetzstein, G. ; Zollhöfer, M. ; Golyanik, V.

Computer graphics forum, 2022-05, Vol.41 (2), p.703-735 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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9
Super-resolution: a comprehensive survey
Super-resolution: a comprehensive survey
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Super-resolution: a comprehensive survey

Nasrollahi, Kamal ; Moeslund, Thomas B.

Machine vision and applications, 2014-08, Vol.25 (6), p.1423-1468 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Monarch butterfly optimization
Monarch butterfly optimization
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Monarch butterfly optimization

Wang, Gai-Ge ; Deb, Suash ; Cui, Zhihua

Neural computing & applications, 2019-07, Vol.31 (7), p.1995-2014 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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