知的エージェントの例
2L4-OS-07a-4 BDI モデルを用いた対話戦略に基づく 知的エージェントの構築
... ス型の研究 [ 目良 10] や統計的応答手法を用いた研究 [ 稲葉 12] が挙げられる．ルールベース型は，入力発話と出力発話の対を ルールとしてあらかじめ登録する手法である． [ 目良 10] では 単純な入出力発話のパターンマッチング処理に留まらず，入力 発話から生起するシステムの感情計算をシステムの応答に考慮 ...
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マルチエージェントモデルによる社会シミュレーション
... 決して得策ではないだろう。これはデジタルデバイドと呼ばれている現象であるが、長い目で 見たときに、それが個人にとっても社会全体にとってもいいことなのか悪いことなのかは、現 時点では評価のしようもない。 我々コンピュータサイエンスの研究者の先輩たちが、国立大学の大型計算機センターを利用 ...
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HP Insight マネジメントエージェント インストレーションガイド
... SNMP の事前インストール Insight マネジメントエージェント for サーバーをインストールする前に、SNMP をインストー ルする必要があります。 ProLiant サーバーで管理機能を十分に活用するには、SNMP サービスをインストールする必要 があります。SNMP をインストールしていない場合、Systems Insight Manager やその他のエン ...
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人狼エージェント作成講座
... カミングアウト情報の取り込み例 /** カミングアウト状況 */ Map<Agent, Role> comingoutMap = new HashMap<>(); // initializeで初期化しておくこと public void update(GameInfo gameInfo) { currentGameInfo = gameInfo; ...
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目次. インストール / 会員登録 / ログイン エージェントのインストール モバイルアプリのインストール 会員登録 ホームページで会員登録 PC エージェントで会員登録 モバイルアプリで会員登録
... 重複ファイル（ファイル名とサイズが同じファイル）の転送時にはファイルを送信せず、スキップします。 例) 10MB の ...ファイルが保存されているクライアント（PC エージェント、Android アプリ、iOS アプリ）の設定にてスキップを設定できます。 - PC にファイルが保存されている場合には、PC エージェントにて設定。 ...
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複数データベースからのエージェントベースデータマイニング
... 語幹抽出処理 形態素解析の処理は、比較的計算量の多い処理であるため、 単に単語分けするためだけに形態素解析の処理を使うのは、全 体の処理を重くしてしまう可能性がある。そのため、英文に対 しては、単語分けが容易なため、形態素解析を行わずに処理 することがある。しかし、英単語にでも活用があり、語尾が変 化してしまう。単に単語分けしただけでは、語尾が変化してし ...
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現代アメリカにおける広報エージェントの概念形成
... 『サブウェイ・サン』と『エレベーテッド・エクスプレス』には，IRT の社長からのメッ セージも掲載されたが，これは利用者の関心をひくための小話のようなものだった。また， 『サブウェイ・サン』が利用者への啓発活動に貢献した事例もある。当時，乗客が発車間近 ...
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性格特性を表現するエージェントジェスチャの生成
... 図 1 コーパスに含まれる対話シーンの例 Fig. 1 Example scene of the dyad interaction corpus 対象として使用する．図 1 に実験の様子を示す． 実験参加者は計 24 人（男性 14 名，女性 10 名），平 均年齢は 32.4 歳（S.D.=8.5）である．参加者が取り組 んだタスクは， 「トムとジェリー」のアニメーション動 ...
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PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... 2 の導入 によって，個体間の利他行為率の差の減少を狙っていたが，賭 けのメカニクスが無い状態 ( レベル 1) でも，ランク方式の方 が，協調性が低い個体と高い個体間で利他行為率の違いが小さ く，この点に関しては優れていることが分かる．賭けのメカニ クスを導入すると，利他行為を促す効果により，全体的に利他 ...
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擬人化エージェントによる雰囲気生成
... 示す表現である。抽象表現を用いることで，雰囲気 を認知する本質的なモデルや仕組みを知ることがで きる可能性がある。 なお，これまでの抽象図形を扱った研究では，単 純図形で生物や人らしさを表現するアニマシーやエ ージェンシー研究があるが，どのように振舞うと生 物や人らしく見えるかを扱うことに留まっている。 「人同士の社会的な関係」を扱った抽象表現の研究 には，Heider and Simmel ...
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JAIST Repository: マルチエージェント環境での人工ピジンの生成
... もしくはその他の自然言語変化を表現することが 可能というのではなく，図９に示す実験結果のよう に，全く変化しない例もある．このようにエージェ ント構成や各種パラメータ設定によってピジンの出 の特徴であると考えることができる． しかしながら，本研究においては現実の人間社会 から作り出される言語現象を計算機上で発生させる ため，実際の人間の行動と比較して多くの人工的な 設定[r] ...
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1. Android Enterpriseとは 2. 利用シナリオ例 1 端末の機能を制限する 2 アプリ配信設定を行う 3. ストア版 Androidエージェントについて 従来版エージェントとの違い 注意点 4. ストア版関連アプリについて 5. 参考情報 本資料作成時は開発 検証中である為 リリ
... 参考： https://support.google.com/work/android/answer/7218437?hl=en 2 managed Google Play 企業向けのGoogle Playのことです。一般に公開されているアプリの他、企業が個別にオリジナルアプリ を公開することもできます。 ※有償 Android Enterprise ...
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PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... しかしながら，現実のマッチング問題においては，割当に関 してより一般的な制約が設けられていることが多い．例えば， ハンガリーの大学入試のように，運営上の理由で各学校に最低 限必要な学生数 ( 下限 ) が存在する場合がある [Bir´ o 10] ．さら には，下限や上限は個別の学校のみならず，学校の集合に対し ...
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PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... ジェントの行動をシミュレーションすることで， この問題を解決 する．例えば，交通流シミュレータである XAXIS(X10-based Agents eXecutive Infrastructure for Simulation) は並列処理 言語を使用した分散基盤となっており，スーパーコンピュータ ...
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PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... 図 1 オート トンによ 戦略奇術の例 戦略 推移 3 数 組 記述 最初 数 現在状態 次 数 相手 手 0 協調 1 裏 意味 3 番目 数 次 推移 状態 意味 例えば {{2}, {2,0,2}, {2,1,2}} 常 協 調 行 う戦 略 意 味 {{1}, {1, 0, 1}, {1,1,1}} 常 裏 行う戦略 意味 {{2}, {2,0,2}, {2,1,1}, {1,0,2}, ...
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PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... 1. 序論 近年，予測市場やクラウドソーシングなどの群衆の知識を 活用するサービスの発展に伴い，エージェントから確率的な 情報を引き出すためのメカニズム設計の研究が盛んにおこな われている [Chen 10, Conitzer 09, Law 11, Witkowski 12] ． ...
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PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... pre-FSA を構成する．最後に，突然変異では事前に定められ た突然変異確率に応じて，受け継いだ選択行動と状態遷移をラ ンダムに変更する． この親の選択方法はランキング方式と呼ばれる．別の一般 的な交叉方法として，ルーレット方式というものがある．ラン キング方式が評価値の下での順位に応じて，選択確率が決まる ...
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JAIST Repository: 標準化における知的財産権マネージメント : 無線移動通信の標準化事業の例から
... F-Cit の数が増えるという問題点がある．ゆえに，本論文である特許の F-Cit の数はその特許と同じ年に出願され，また international patent classification(IPC)に所属するすべての特許 の平均 F-Cit を求め，ある特許の F-Cit の数を平均 F-Cit ...
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局所的人間関係におけるマルチエージェントシミュレーションの研究
... 年 の “ A Robust Layered Control System for a Mobile Robot ”と 1987 年の“Inte igence without representatio の中で SA という概念を提 唱した。SA とは、Subsumption Architecture の略称であ り、これは、並列プログラムを持った機械の一種である。 ...
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2体エージェント確率ゲームにおける他エージェントの政策推定を利用した強化学習法
... は学習に応じて時間とともに変化するため，個々の エージェントが認識する環境の状態遷移は時不変な関 数で記述できない．すなわち，個々のエージェントと 環境の間の相互作用は MDP の枠組みでモデル化でき ない．しかしながら，これまでに報告されているマル チエージェント強化学習（MARL：学習主体としての ...
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