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Equitable Restless Multi-Armed Bandits: A General Framework Inspired By Digital Health., , , , , und . CoRR, (2023)Restless and uncertain: Robust policies for restless bandits via deep multi-agent reinforcement learning., , , und . UAI, Volume 180 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 990-1000. PMLR, (2022)Collapsing Bandits and Their Application to Public Health Intervention., , , , und . NeurIPS, (2020)Limited Resource Allocation in a Non-Markovian World: The Case of Maternal and Child Healthcare., , , , und . IJCAI, Seite 5950-5958. ijcai.org, (2023)Collapsing Bandits and Their Application to Public Health Interventions., , , , und . CoRR, (2020)Learning to Prescribe Interventions for Tuberculosis Patients Using Digital Adherence Data., , , , , und . KDD, Seite 2430-2438. ACM, (2019)Envisioning Communities: A Participatory Approach Towards AI for Social Good., , , und . AIES, Seite 425-436. ACM, (2021)Beyond "To Act or Not to Act": Fast Lagrangian Approaches to General Multi-Action Restless Bandits., , und . AAMAS, Seite 710-718. ACM, (2021)Networked Restless Multi-Armed Bandits for Mobile Interventions., , , , , , und . AAMAS, Seite 1001-1009. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems (IFAAMAS), (2022)Robust Restless Bandits: Tackling Interval Uncertainty with Deep Reinforcement Learning., , , und . CoRR, (2021)