Matemáticas - Optimización y control

Las empresas enfrentan retos con la ubicación de sus instalaciones debido a la demanda de los clientes que varía y la congestión.

Aprende cómo el SGD con recorte mejora la estimación del gradiente en entornos de datos ruidosos.

Un estudio muestra cómo el ruido puede asegurar soluciones únicas en juegos de campo medio.

Un enfoque simplificado para resolver problemas de optimización multiobjetivo utilizando funciones de utilidad.

Un método para estimar parámetros de flujo sanguíneo usando datos de imagen avanzados.

Explora cómo los algoritmos estocásticos mejoran la imagen y la optimización en la ciencia.

Explorando el levantamiento de pieza constante para mejorar las soluciones de programación entera.

Nuevos métodos buscan mejorar el control de los vehículos en pelotones conectados y automatizados.

Explorando el aprendizaje por transferencia en algoritmos cuánticos para mejorar la resolución de problemas.

Usando aprendizaje automático para mejorar el control de sistemas dinámicos a través de grupos de Lie.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen en la Imagen por Partículas Magnéticas.

Este método crea explicaciones realistas para las decisiones de la IA en finanzas y salud.

Nuevos métodos mejoran la optimización sin depender de la continuidad de Lipschitz.

Una nueva perspectiva sobre los algoritmos como entidades dinámicas que interactúan con el mundo.

Analizando las complicaciones de extrapolar funciones completamente monótonas en medio de datos ruidosos.

Técnicas innovadoras para mejorar el rendimiento de la optimización en presencia de ruido.

Un nuevo enfoque para programar citas que prioriza el tiempo de espera del cliente.

Este artículo explora métodos para mejorar los campos magnéticos en dominios toroidales para aplicaciones de fusión nuclear.

Este artículo habla de un nuevo método para mejorar las Máquinas de Aprendizaje Extremas en varias aplicaciones.

Un método para fomentar decisiones de salud más seguras a través de recompensas durante brotes de enfermedades.

Estrategias para reducir la restricción solar y aumentar la rentabilidad del almacenamiento en batería.

Examinando métodos para mejorar la detección de señales a través de soluciones enteras.

Examinando interacciones estratégicas en juegos de Stackelberg con retroalimentación y sus aplicaciones en el mundo real.

Descubre cómo los algoritmos distribuidos agilizan la asignación de recursos entre agentes.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia y fiabilidad en la enumeración de vértices en arreglos de hiperesplines.

SimulKnock optimiza el diseño microbiano y los procesos de fermentación para una producción química eficiente.

Presentando un nuevo algoritmo para problemas de optimización bi-nivel restringidos en aprendizaje automático.

Nuevas técnicas en tomografía fotoacústica mejoran la imagenología médica y el diagnóstico.

Un método para estudiar los cambios en el fondo marino usando mediciones de olas en aguas poco profundas.

Una mirada a las técnicas de suavizado para la optimización bilevel y sus beneficios.

Un nuevo método muestra que el aprendizaje variacional puede destacar en el entrenamiento de modelos complejos.

Nuevos métodos de reducción mejoran la estimación Hessiana para tareas de optimización en machine learning.

Explorando un nuevo método para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Una guía sobre métodos y estrategias de muestreo en optimización de caja negra.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen en tomografías computarizadas con implantes metálicos.

Nuevos algoritmos mejoran el tiempo de entrega del tratamiento para que los pacientes se involucren más.

Una mirada a las características de Adam y su rendimiento en el entrenamiento de modelos.

Una mirada a métodos para simplificar funciones de alta dimensión en sistemas de control.

Explorando soluciones locales para desigualdades variacionales en optimización y economía.

MetaOptimize mejora el rendimiento del modelo ajustando la configuración de aprendizaje de manera dinámica.