《人工智能研究杂志》（JAIR）致力于向全球人工智能（AI）社区快速传播重要的研究成果。该杂志的范围涵盖了人工智能的所有领域，包括智能体和多智能体系统、自动推理、约束处理和搜索、知识表示、机器学习、自然语言、规划和调度、机器人和视觉以及人工智能中的不确定性。

当前问题

第79卷（2024）

出版：2024-01-10

文章

多种合成稳定匹配实例的映射

尼克拉斯·博默、克劳斯·海格、斯坦尼斯·瓦夫·苏法

1113-1166

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DIGCN：一种基于可学习的目标检测方案的动态交互图卷积网络

曹平平、朱延平、金玉浩、阮本坤、牛强

1091-1112

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中断条件下具有最大可满足性的列车迭代调度

亚历山大·莱莫斯、菲利佩·古韦亚、佩德罗·蒙泰罗、因斯林奇

1047-1090

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消除同级评分中的偏差和激励精度

Anujit Chakraborty、Jatin Jindal、Swaprava Nath

1001-1046

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可解释人工智能研究中的文化偏见：系统分析

尤维·彼得斯，玛丽·卡曼

971-1000

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学会解决社会困境：一项调查

Shaheen Fatima、Nicholas R.Jennings、Michael Wooldridge

895-969

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轨迹相似性测量的原理分布方法及其在异常检测中的应用

王玉凡、王紫晶、丁开明、尚元义

865-893

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会话中少镜头情感识别的多模式注意提示学习

梁兴伟、耿图、杜嘉晨、徐瑞峰

825-863

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conDENSE：用于时间序列异常检测的条件密度估计

Alex Moore、Davide Morelli

801-824

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象牙塔内部的行为伦理：CS从业者如何维护压迫系统

扎里·麦克法登、劳伦·阿尔瓦雷斯

777-799

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POMDP中学习用于政策指导的逻辑规范：一种归纳逻辑编程方法

Daniele Meli、Alberto Castellini、Alessandro Farinelli

725-776

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基于分解的多目标强化学习：分类与框架

Florian Felten、El-Ghazali Talbi、Grégoire Danoy

679-723

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公平可以自动化吗？Fairness-aware AutoML的指南和机会

希尔德·威茨、弗洛里安·普菲斯特勒、马蒂亚斯·费雷尔、凯瑟琳娜·艾根斯佩格、爱德华·伯格曼、努尔·阿瓦德、华金·范肖伦、米科拉·佩切尼茨基、伯恩德·比施尔、弗兰克·哈特

639-677

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尺寸约束下非单调子模块最大化的实用并行算法

陈一新、阿兰·库恩勒

599-637

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探讨搭便车司机系统利润与收入平等之间的权衡

Evan Yifan Xu，潘旭

569-597

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基于几何激励核方法的不同私人学习效用损失研究

Mohit Kumar、Bernhard A.Moser、Lukas Fischer

515-567

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一种改进复杂度的树上卵石运动/多智能体路径搜索算法

斯特凡诺·阿尔迪佐尼、艾琳·萨卡尼、卢卡·康索里尼、马克·罗泰利、伯恩哈德·内贝尔

483-514

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加权、循环和半代数证明

Ilario Bonacina、Maria Luisa Bonet、Jordi Levy

447-482

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生成性人工智能的强化学习：现状、机遇和开放研究挑战

乔治·弗朗西斯切利，米尔科·穆索莱西

417-446

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人在回路强化学习：关于需求、挑战和机遇的调查与定位

Carl Orge Retzlaff、Srijita Das、Christabel Wayllace、Payam Mousavi、Mohammad Afshari、Tianpei Yang、Anna Saranti、Alessa Angerschmid、Matthew E.Taylor、Andreas Holzinger

359-415

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布尔观察游戏

Hans van Ditmarsch、Sunil Simon

307-357

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用隔离分布核检测变化间隔

杨曹、叶朱、丁开明、弗洛拉·D·萨利姆、李洪贤、杨鲁兴、李刚

273-306

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查询驱动的定性约束获取

穆罕默德·巴奇尔·贝莱德（Mohamed-Bachir Belaid）、纳西姆·贝梅切里（Nassim Belmecheri）、阿尔诺德·哥特利布（Arnaud Gotlieb）、纳吉布·拉扎尔（Nadjib Lazaar）、海尔赫·斯皮克

241-271

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视觉基础语言学习：语言游戏、数据集、任务和模型综述

亚历山德罗·苏格里亚（Alessandro Suglia）、伊奥安妮斯·康斯塔斯（Ioannis Konstas）、奥利弗·莱蒙（Oliver Lemon）

173-239

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正确的地点，正确的时间：时空不确定性下的多机器人主动任务分配

Charlie Street、Bruno Lacerda、Manuel Mühlig、Nick Hawes

137-171

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集体攻击论证框架的原理及其计算结果

沃尔夫冈·德沃纳克、马蒂亚斯·科尼格、马库斯·乌布利希特、斯特凡·沃尔特兰

69-136

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人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构是人工智能的薄弱基础

杰雷米·苏莱姆

41-67

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NLP中的不良偏见：应对测量挑战

奥斯卡·范德沃尔（Oskar van der Wal）、多米尼克·巴赫曼（Dominik Bachmann

1-40

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