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过往机器学习主要集中在一般而言智能化间叶蝠，由于聚合对付互联网的出现和在繁杂控制系统中的应用，多智能化体学习变得更加盛行。责任编辑从道德观力学的视角阐明聚合对付互联网的微积分其本质，将聚合对付互联网中的聚合器和辨别器视作不同类型的智能化体，利用多智能化体控制系统连续性方法论及演算法，通过建立局部性的关键信息可视化实现总体理性化的最终目标，即聚合对付互联网中聚合器和辨别器被突显相同的分布表达式。以说明多智能化体连续性演算法的最终目标与聚合对付互联网的Nash平衡其本质上是完全一致的，进而获得捷伊聚合对付互联网存在Nash平衡的充份先决条件。进一步，为解决繁杂分布式系统控制系统中常智能化体的连续性难题，考虑充份利用社会群体睿智和互联网结构对智能化体的负面影响，提出一种捷伊多智能化体分布式系统聚合对付互联网，研究暗含领袖（相对负面影响程度大的智能化体）的多聚合器和多辨别器（多智能化体）的聚合对付互联网，并最终得出暗含领袖的多智能化体分布式系统聚合对付互联网达成一致完全一致的条件。责任编辑从控制系统和总体的视角，深入探讨多智能化体控制系统的组织准则和关键信息可视化协议，进而建立社会群体认知学习微积分模型，这对保证小规模多智能化体分布式系统控制系统的局限性和灵活性具有关键的方法论价值和重大意义。

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