Computerwissenschaften - Datenstrukturen und Algorithmen

Neue Algorithmen verbessern die Lösungen für maximale gewichtete unabhängige Mengen in spärlichen Graphen.

Untersucht die Effektivität von LSH, wenn sich die Abfragebedingungen ändern.

Neue Algorithmen verbessern die Strategien zur Ressourcenallokation unter Budgetbeschränkungen.

Ein Blick auf effiziente Ansätze für das herausfordernde Steiner-Wald-Problem.

Die Balance zwischen Privatsphäre und Lerntempo im Machine Learning erkunden.

Lern, wie du die Aufgabenplanung für Kosteneffizienz in Cloud-Umgebungen optimieren kannst.

Ein Überblick über die Kernstabilität in Koalitionsbildungsspielen.

Die Verbesserung der Datensuchegeschwindigkeit durch maschinelles Lernen in Skip-Listen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der graphbasierten ungefähren nächstgelegenen Nachbarsuche.

Ein Überblick über Graphfärbung, Distanzfärbung und deren Komplexitäten.

Neue Algorithmen verbessern die Cluster-Genauigkeit und senken gleichzeitig die Abfragekosten.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem Konzept der Clique-Transversalen und deren Bedeutung in der Graphentheorie.

Forschung zu Beschriftungssystemen verbessert die Netzwerkzuverlässigkeit bei Ausfällen.

Ein Überblick über Spanner, Steiner-Punkte und ihre Bedeutung in verschiedenen Anwendungen.

Ein Leitfaden zur effizienten Planung von Robotern in Chemielabors.

Ein Überblick über das Auktionsdesign unter Berücksichtigung der wechselseitigen Bewertungen der Bieter.

HeiStreamE und FreightE gehen das grosse Graph-Kanten-Partitionierungsproblem effizient an.

Untersuchung der Worst-Case-Szenarien im Simplex-Algorithmus und bei der Politikiteration.

Neue Methoden verbessern die Raumeffizienz bei der Lösung des Teilmengen-Summen-Problems.

Erforschen flexibler Cluster-Methoden für Ebenen-Grafen mit neuen Planaritätsdefinitionen.

Lern, wie Sparsifizierung hilft, Hypergraphen zu vereinfachen und dabei wichtige Eigenschaften beizubehalten.

Eine Methode, um den kürzesten Weg zu finden, während man Strassenfehler berücksichtigt.

Eine neuartige Methode, um maximale -Plexe effizient in grossen Datensätzen zu finden.

Maskierte Matrixmultiplikation verbessert die Effizienz bei KI-Berechnungen, indem sie die Daten-Sparsamkeit nutzt.

Eine Studie zur Nützlichkeit von normalen Spektralalgorithmen im Stochastischen Blockmodell.

Untersuchen, wie Empfehlungssysteme Nutzerpräferenzen und langfristige Ziele ausbalancieren.

Eine Übersicht über die Annäherung von Dreiecken in Graphen innerhalb verteilter Netzwerke.

Eine neue Methode, um gefärbte Punkte effektiv ohne Überschneidungen zu routen.

Neue Algorithmen verbessern die Genomassemblierung mit effizienter Überlappungsdarstellung.

Erforsche, wie Genom-Veränderungen die Evolution und Vielfalt beeinflussen.

Die Komplexität, die Community-Features beizubehalten und gleichzeitig die Netzwerkgrösse zu reduzieren, erkunden.

Die Komplexität, Punkte in einem Graphen zu verbinden, ohne dass sich die Wege überschneiden.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz beim Matching von farbigen Punkten in der Geometrie.

Drohnen revolutionieren die letzte Meile bei der Lieferung und verbessern Geschwindigkeit und Effizienz.

Untersuchung von Verträgen und der Leistung von Agenten in wiederholten Einstellungs-Situationen.

Ein Überblick über wichtige Probleme in metrischen Graphen und ihre Bedeutung.

Dieser Artikel behandelt die Verwendung von Unterraumgraphen in Quantenwanderungen.

Erschliessung lokaler Differentialprivacy-Methoden für sichere Graphanalyse.

Ein genauerer Blick auf die Dynamik von Spins in der statistischen Physik.

Erfahre, wie FlipHash Stabilität in verteilten Datenbanken bietet.