( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Mohanty, Sharada"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
The CityLearn Challenge 2022: Overview, Results, and Lessons Learned.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , und . NeurIPS (Competition and Demos), Volume 220 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 85-103. PMLR, (2021)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Sharada Mokkapati

Jitendranath Mohanty

Subhasis Mohanty

Sasank Sekhar Mohanty

Jyoti Ranjan Mohanty

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

The NeurIPS 2022 Neural MMO Challenge: A Massively Multiagent Competition with Specialization and Trade., , , , , , , , , und 13 andere Autor(en). CoRR, (2023)The NeurIPS 2022 Neural MMO Challenge: A Massively Multiagent Competition with Specialization and Trade., , , , , , , , , und 13 andere Autor(en). NeurIPS (Competition and Demos), Volume 220 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 18-34. PMLR, (2021)Benchmarking Robustness and Generalization in Multi-Agent Systems: A Case Study on Neural MMO., , , , , , , , , und 11 andere Autor(en). AAMAS, Seite 2490-2492. ACM, (2023)The CityLearn Challenge 2022: Overview, Results, and Lessons Learned., , , , , , , , , und 16 andere Autor(en). NeurIPS (Competition and Demos), Volume 220 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 85-103. PMLR, (2021)The Multi-Agent Reinforcement Learning in MalmÖ (MARLÖ) Competition., , , , , , , und . CoRR, (2019)CCLTracker Framework: Monitoring user learning and activity in web based citizen science projects., , , , , , und . Hum. Comput., 3 (1): 99-117 (2016)Learning to Run challenge: Synthesizing physiologically accurate motion using deep reinforcement learning., , , , , , , und . CoRR, (2018)The Food Recognition Benchmark: Using DeepLearning to Recognize Food on Images., , , , , , und . CoRR, (2021)Measuring Sample Efficiency and Generalization in Reinforcement Learning Benchmarks: NeurIPS 2020 Procgen Benchmark., , , , , , , , , und 13 andere Autor(en). NeurIPS (Competition and Demos), Volume 133 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 361-395. PMLR, (2020)The Multi-Agent Behavior Dataset: Mouse Dyadic Social Interactions., , , , , , , und . CoRR, (2021)