El razonamiento es todo lo que necesita para la IA de planificación urbana

Resumen:Este documento de posición presenta el marco de IA de planificación urbana agente para agentes de planificación con capacidad de razonamiento que integra tres capas cognitivas (percepción, fundamento, razonamiento) con seis componentes lógicos (análisis, generación, verificación, evaluación, colaboración, decisión) a través de un marco de colaboración de múltiples agentes.

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Limpieza de registros de mantenimiento con agentes LLM para un mantenimiento predictivo mejorado

Resumen: Las limitaciones económicas, la disponibilidad limitada de conjuntos de datos para la reproducibilidad y la escasez de experiencia especializada se han reconocido desde hace mucho tiempo como desafíos clave para la adopción y el avance del mantenimiento predictivo (PdM) en el sector automotriz.

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Generación autónoma de diferentes cursos de acción en operaciones de combate mecanizadas.

Resumen:En este artículo proponemos una metodología diseñada para apoyar la toma de decisiones durante la fase de ejecución de operaciones militares de combate terrestre, con un enfoque en las propias acciones. Esta metodología genera y evalúa recomendaciones para varios cursos de acción para un batallón mecanizado, comenzando con un conjunto inicial evaluado por sus resultados anticipados.

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