Neuste Artikel für Surrogatmodell

Ein neues Verfahren, das Sprachmodelle mit Optimierungsstrategien kombiniert, um die Leistung zu verbessern.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Offline-Optimierung in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit und Effizienz von Machine-Learning-Modellen.

Neues Modell verbessert die Simulationsgeschwindigkeit und Genauigkeit für Ingenieuranwendungen.

Forschung hebt neue Methoden hervor, um Modellfehler zu beheben und die Vorhersagezuverlässigkeit zu verbessern.

Eine neue Methode integriert lokale Suchstrategien in die Bayesianische Optimierung für komplexe Probleme.

Die Forschung untersucht fortschrittliche Methoden, um das Schwimmen von Fischen besser zu verstehen und das Design von Wasserrobotern zu verbessern.

Diese Studie verbessert das Design von Entwurfstuben mit Hilfe von maschinellem Lernen für eine bessere Effizienz bei Wasserkraft.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Surrogatmodellen mithilfe physikalischer Prinzipien.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in komplexen Simulationen mit Unsicherheit.

Diese Studie bewertet den Einfluss von Low-Fidelity-Daten auf Surrogatmodelle.

Diese Studie bewertet Surrogatmodelle hinsichtlich Effizienz und Genauigkeit bei Optimierungsaufgaben.

Ein neuer Ansatz mit Graph-Neuronalnetzen für effiziente Multiskalen-Materialsimulationen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Multi-Objective-Optimierung und dem MOEA/D-Ansatz.

Dieser Artikel behandelt Techniken zur genauen Schätzung der Wahrscheinlichkeiten seltener Ereignisse.

Ein neuer Ansatz verbessert die Designoptimierung mit bestehenden Daten und gelernten Strategien.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Optimierung von Proteinsequenzen.

Ein neuer Massstab verbessert die Offline-Mehrzieloptimierungsmethoden in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Optimierung von Black-Box-Simulatoren in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von KI-generierten Inhalten, ohne Zugriff auf Modellsdaten zu haben.

Eine neue MCMC-Methode verbessert die Effizienz bei der Analyse komplexer Daten.

Wellenenergietechnologie verbessern durch innovative Designs und Optimierungstechniken.

Diese Studie untersucht die Integration von LLMs in evolutionäre Algorithmen zur Optimierung.

Die Rolle von aktivem Lernen bei der Medikamentenentwicklung durch molekulare Docking erkunden.

Die Rolle von erklärbarer KI bei der Bekämpfung von Vorurteilen untersuchen.

Diese Studie präsentiert eine neuartige Methode zur Optimierung der Zuweisung von Logistikaufgaben mithilfe von Surrogatmodellen.

Wir stellen SMoRe GloS vor, um die Analyse komplexer Systeme mit agentenbasierten Modellen zu verbessern.

Eine neue Methode vorstellen für bessere Lösungen bei komplexen Ingenieur- und Robotikaufgaben.

Ein Blick auf Methoden zur Verbesserung des Schlammflussmanagements in verschiedenen Branchen.

Modellfusion kombiniert verschiedene KI-Modelle für bessere Leistung bei Aufgaben.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei Simulationen mit unterschiedlichen Genauigkeitsstufen.

Eine Studie zur Nutzung von aktivem Lernen zur Verbesserung von DNN-Vertretern für Diffusionsgleichungen.

Ein systematischer Ansatz zur Sicherheitsanalyse in komplexen Systemen unter Unsicherheit.

Eine neue Methode verbessert Vorhersagen in komplexen Systemen mit Deep Learning und Gauss-Prozessen.

Dieser Artikel untersucht, wie Reinforcement Learning die Abläufe in Mikoreaktoren optimieren kann.

Effiziente Modellierungstechniken verbessern die Ingenieurdizess und senken die Kosten.

Forscher nutzen LIMO, um spezialisierte Moleküle für die Medizin zu erstellen.

Neue Methoden zur Optimierung von Quantenkommunikationsnetzwerken mit maschinellem Lernen erkunden.

Neue Forschung zeigt die Bedeutung von Gravitationswellen, die von verschmelzenden Schwarzen Löchern ausgehen.

Die Rolle von Surrogatmodellen bei der Verbesserung der Effizienz im Flugzeugdesign erkunden.