Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Dieser Artikel stellt einen neuartigen Ansatz vor, um die Optimierung in der medizinischen Bildgebung zu verbessern.

Die Studie untersucht optimale Impfstrategien für städtische Bevölkerungen während Ausbrüchen.

Erkunde, wie Verbindungen innerhalb von Netzwerken durch Signale und Strukturen identifiziert werden können.

Neue Strategien sollen Energiespeichersysteme in den Märkten für erneuerbare Energien verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung zur Minimierung von Verlusten in nichtlinearen Modellen.

Ein zweistufiger Prozess zur genauen Modellierung komplexer Systeme mit neuronalen Netzwerken.

Wir stellen D-SOBA vor, einen neuen Algorithmus für dezentrale Bilevel-Optimierung.

Fortschritte im Geräuschmanagement verbessern die Genauigkeit von Quantencomputing.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der PSD-Schätzung in Wetterradarsystemen.

Ein Blick auf die Koordination von Rechenzentren mit dem Stromnetz, um Energie zu sparen.

Ein Blick darauf, wie genetische Algorithmen bei der Forschung zu Gitterpolytope helfen.

Untersuchen, wie Deep Learning die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen verbessert.

Ingenieure gehen ein häufiges Problem bei Gasturbinen mit adaptiven Regelungsverfahren an.

Methoden analysieren, um Verzögerungen bei der Aufgabenplanung für mehrere Server zu reduzieren.

Die Herausforderung der Privatsphäre bei datengestützter Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen angehen.

Entwickle Strategien, um Dividenden zu verwalten und gleichzeitig das Wachstum und die Stabilität des Unternehmens zu sichern.

Eine Methode, um Ergebnisse bei Herausforderungen der multi-objektiven Optimierung besser zu visualisieren.

Ein Blick auf Methoden, um ungleiche Ressourcenverteilung effektiv zu managen.

Selbstaufmerksamkeit und Gradientenabstieg in Transformermodellen untersuchen.

Ein Blick darauf, wie Technologie das Zellverhalten beeinflusst, um die Produktion zu verbessern.

BNQN bietet eine geschmeidigere und robustere Alternative, um Wurzeln in der Mathematik zu finden.

Erforschung von modellfreien Steuerungstechniken unter eingeschränkten Kommunikationskanälen.

Dieses Papier präsentiert einen neuen Ansatz zur Steuerung grosser Gruppen von Systemen.

Diese Forschung untersucht Gain Scheduling und neuronale Operatoren für eine bessere Kontrolle von nichtlinearen PDEs.

Eine Studie über die Steuerungssysteme mit Dirichlet-Randbedingungen für bessere Leistung.

Neue Techniken verbessern die Kommunikationseffizienz beim verteilten Modelltraining.

Forscher verbessern Drohnenoperationen für effektive Suche und Rettung.

Ein neues Rahmenwerk zielt darauf ab, die Effizienz von E-Auto-Ride-Hailing zu verbessern und Wartezeiten zu verkürzen.

Ein neues Framework geht mit Unsicherheiten in diskreten Wahlmodellen um, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz von dezentralen Systemen mit Kommunikationsverzögerungen.

Lern, wie CPP Unsicherheiten in der Optimierung angeht, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Entdecke effiziente Caching-Methoden, um das Nutzererlebnis in einer datengestützten Welt zu verbessern.

Erforsche, wie Adam das Training von Deep-Learning-Modellen verbessert und die Gradientenabstiegsmethode übertrifft.

Erforschen, wie Symmetrien in Verlustfunktionen die SGD-Dynamik beim Deep Learning beeinflussen.

Die Krebsbehandlung verbessern durch massgeschneiderte Patientenüberwachung und Entscheidungsfindungsmodelle.

Dieser Artikel untersucht die Darstellungen des Grassmannian und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Bildrekonstruktion von Schwarzen Löchern und polarimetrischen Daten.

Lern Methoden für effektive Lösungen in konvexer nichtglatter Optimierung.

Diese Studie verbessert die Wartungsplanung mit Deep Reinforcement Learning für Industriemaschinen.

Neue Methoden erkunden, um die Model Predictive Control mit Deep-Learning-Techniken zu verbessern.