Die Forschung konzentriert sich darauf, die Abwehr von Machine Learning gegen adversarielle Angriffe zu verbessern.
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Mathematik - Optimierung und Kontrolle
RSSUntersuchen, wie Führungskräfte Meinungen formen und Gruppenkonsens fördern.
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Fortgeschrittene Techniken zur Erfassung von atomaren Bildern verbessern das Verständnis von Materialien.
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Der PAMSO-Algorithmus verbessert die Optimierung über mehrere Zeiträume für bessere Entscheidungen.
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Ressourcenzuteilungsstrategien für optimale Leistung in Quanten-netzen erkunden.
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Eine neue Methode für sicherere Vorhersagen in kritischen Anwendungen.
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Ein neues Framework verbessert GNNs für bessere kombinatorische Optimierungslösungen.
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Neue Methoden verbessern die Lichtkontrolle in photonischen Kristallen für bessere Technologie.
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Neue Ansätze verbessern die Effizienz und das Management von Fahrradverleihsystemen.
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Ein Blick auf zwei Methoden zur Verbesserung von Vorhersagen in verschiedenen Bereichen.
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Eine neue Methode geht komplexe Min-Max-Optimierungsprobleme effektiv an.
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ASkotch verbessert die Effizienz von Kernel-Ridge-Regressionsverfahren für grosse Datensätze.
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Ein Blick auf polynomiale Optimierung und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.
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Eine Methode zur Optimierung von Funktionen unter Berücksichtigung von Einschränkungen in der Datenanalyse.
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Techniken zur Trennung positiver und negativer Punktmengen mit polyedrischen Formen.
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Lern, wie riemannsche Splines Punkte glatt auf gekrümmten Flächen verbinden.
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Dieses Papier untersucht maschinelles Lernen für Feedbacksteuerung in komplexen Systemen.
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Strategien für optimale Kontrolle in unsicheren dynamischen Systemen.
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Die Ausgewogenheit zwischen Kosten und Kohlenstoffemissionen in der Energieversorgung von Gebäuden.
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FADAS verbessert das föderierte Lernen, indem es asynchrone Client-Updates ermöglicht und dabei die Datensicherheit wahrt.
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Ein neues Verfahren vereinfacht die Lösung von parabolischen partiellen Differentialgleichungen.
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Lern, wie Piloten im Notfall ihre Gleitwege und Höhen optimieren können.
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Ein Verfahren vorstellen, das die Effizienz bei der Lösung von Bilevel-Optimierungsproblemen verbessert.
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Diese Studie zeigt, wie Formen in einfachere Formen übergehen und dabei das Volumen beibehalten.
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NMPC nutzen für optimale Leistung in alkalischen Elektrolyseur-Betrieben.
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Eine Studie zur Verbesserung von Kontrollstrategien für Systeme mit Zeitverzögerungen.
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Lern, wie man rabattierte Kontrollprobleme mit Zeitverzögerungen angeht.
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Ein Blick auf Regelungssysteme, starke Kontrollketten und ihre Bedeutung.
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Methoden erkunden, um Interaktionen zwischen verschiedenen Akteuren in verschiedenen Bereichen zu steuern und zu optimieren.
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Ein neuer Ansatz zur Formoptimierung mit neuronalen Netzwerken verbessert die Leistung und Effizienz.
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Eine neue Methode verstärkt das Kalman-Filtering gegen Lärm in verschiedenen Anwendungen.
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Neue Erkenntnisse zum PDHG-Algorithmus verbessern die Effizienz bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme.
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Ein Blick auf optimalen Transport und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
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Die Forschung konzentriert sich darauf, das stabile Mengenproblem in verschiedenen Grapharten zu optimieren.
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Ein Blick darauf, wie Informationskompression bei Entscheidungen in komplexen Spielumgebungen hilft.
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effizienz von föderiertem Lernen durch massgeschneiderte Submodelle.
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Standortbestimmung von Verkehrssensoren mit Hilfe von Graphenschnitten.
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Optimierungstechniken für reellwertige Funktionen mit einer modifizierten gemischten Newton-Methode verbessern.
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Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Summen der Quadrate von Polynomen und ihren Eigenschaften in der Mathematik.
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Die Analyse der Rolle und Rentabilität von Batteriespeichern im Energiemarkt Deutschlands zwischen 2020 und 2023.
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