Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Entdecke eine Methode für dezentrale Optimierung, die Benutzerdaten schützt und gleichzeitig die Effizienz verbessert.

Einsatz von Elektrofahrzeugen, um bei Stromausfällen Energie für Telekom-Basisstationen bereitzustellen.

Ein neuer Ansatz zur Verwaltung von miteinander verbundenen nichtlinearen Systemen für verbesserte Stabilität und Leistung.

Eine Methode zur Verbesserung der Multi-Task-Entscheidungsfindung und Robustheit.

Dieser Artikel behandelt Techniken der optimalen Steuerung für dynamische Systeme, die durch hyperbolische Gleichungen beschrieben werden.

Innovative Algorithmen verbessern die Sensorsauswahl in ressourcenbeschränkten Umgebungen.

Ein Überblick über Policy-Gradient-Methoden im Reinforcement Learning.

Ein neues Framework verbessert Optimierungsalgorithmen mit datengetriebenen Lerntechniken.

Techniken verbessern, wie wir Biomarker für biologische Systeme auswählen.

Eine neue Methode verbessert die Wiederherstellung von Informationen aus verrauschten Messungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf lokale Energie-Sharing in semi-ruralen Gebieten.

Die Erkundung des Zweiskalen-Q-Learning-Algorithmus im Mittelwertfeld-Verstärkendes Lernen.

Ein neuer Ansatz kombiniert modellbasierte und modellfreie Strategien für bessere Systemleistung.

Eine neue Methode verbessert die Designoptimierung in komplexen Bereichen.

Eine neue Methode zur Portfolio-Optimierung, die sich auf Effizienz und Risikomanagement konzentriert.

Eine Analyse des Verhaltens von SGD im maschinellen Lernen mit Einblicken in Eigenwerte und Trainingsstabilität.

Die Forschung konzentriert sich auf aktive Systeme, um den Luftwiderstand bei Autos zu verringern.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von Menschenmengen und Strategien für ein effektives Management.

Neue Methoden für komplexe Optimierungsprobleme auf gekrümmten Räumen vorstellen.

Innovative Algorithmen für komplexe Optimierungsprobleme vorstellen.

Die Rolle des Gradientabstiegs in der stochastischen Optimierung und seine Auswirkungen auf die Stichprobengrösse erkunden.

Strategien für bessere Entscheidungen bei unsicheren Ergebnissen.

Dieses Papier untersucht, wie Technologie die Verkehrsmöglichkeiten in Städten verbessern kann.

Ein Blick auf neuronalen Kollaps und seine Auswirkungen auf Deep-Learning-Modelle.

Forscher verbessern Methoden zur Identifizierung verborgener Formen mithilfe von Randmessungen.

Untersucht die Verbindung zwischen diskreten Regelungssystemen und Deep-Learning-Techniken.

Untersuchen von Lösungen zur Verbesserung von Auktionsmärkten und deren Effizienz für alle Händler.

Die Analyse der Bedeutung von Graph-Laplacians in Bezug auf Konnektivität und Struktur.

Erforschen, wie ungenaue Politikiteration die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen unterstützt.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Fairness bei der Kommissionierung in Lagern mit Robotern.

Eine neue Methode verbessert die Qualität in der additiven Fertigung, indem sie das Design und die Bauordnung optimiert.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Impedanz in unausgeglichenen Niederspannungsnetzen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in unsicheren Energieoperationen.

Lern, wie man lineare Systeme erkennt, die ihr Verhalten basierend auf Daten ändern.

Eine neue Methode verbessert die Feinabstimmungseffizienz und verringert den Speicherbedarf für grosse Sprachmodelle.

Eine Methode zur Verbesserung der Optimierung auf gekrümmten Räumen mit ungenauen Berechnungen.

Eine neuartige Methode für Agenten, um die Leistung zu optimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Vorgaben eingehalten werden.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität in Autoencodern durch dynamischen optimalen Transport.

Dieser Artikel behandelt eine vereinfachte Methode für optimale Steuerung unter Verwendung von Zustandsinformationen.

iPOD bietet eine praktische Lösung zum Verwalten von Daten in komplexen Simulationen von PDEs.