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Una visión general de la toma de decisiones en problemas de bandido combinatorio.

Una mirada a programar trabajos sin conocer sus tamaños.

Explorando la estrategia y la complejidad en juegos de suma descontada entre dos jugadores.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia en las operaciones de matrices de cifrado homomórfico.

Este artículo habla sobre combinar el aprendizaje federado y el aprendizaje contrastivo para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento del modelo.

Examinando la coloración de grafos, sobre todo en grafos de diámetro limitado y ciclos impares.

Explorando tareas de sincronización en un modelo de memoria compartida totalmente anónima.

G-RRT* mejora la búsqueda de caminos para robots en entornos complejos a través de un muestreo eficiente.

Este artículo habla sobre el early stopping para mejorar la eficiencia en la selección de modelos en aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo a través de la compresión de secuencias.

Un nuevo método mejora las soluciones para desafíos complejos de MIP.

Una mirada al papel de los minimizadores en el muestreo y análisis de cadenas.

Aprende cómo los conjuntos geoedgiales ayudan a monitorear las conexiones de red.

Una mirada a los algoritmos de aprendizaje en línea y las interacciones con expertos.

Un nuevo marco mejora la disposición de los datos para un mejor rendimiento en sistemas de análisis.

DynaSeg mejora la segmentación de imágenes sin depender de datos etiquetados.

Explorando cómo se puede lograr el consenso a pesar de participantes desconocidos y fallos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de DBSCAN para conjuntos de datos de alta dimensión y datos en streaming.

Este estudio presenta un nuevo método para gestionar el transporte urbano de manera eficiente.

Este estudio se centra en variables cuantificadas existencialmente en QBF, buscando soluciones eficientes.

El algoritmo MOCCA mejora la velocidad y la calidad de las imágenes de MRI usando datos incompletos.

Un método para transferir datos de manera efectiva y controlada entre diferentes dominios.

Este documento presenta nuevos algoritmos para gestionar la selección de intervalos en flujos de datos continuos.

Un nuevo enfoque combina protecciones de privacidad con aprendizaje de bandido contextual.

Un enfoque novedoso para la maximización de influencia en redes complejas.

Desarrollando algoritmos para muestreo efectivo de triángulos en flujos de datos de grafos.

Un enfoque novedoso para abordar la optimización no lineal en condiciones difusas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la estimación del tamaño de las uniones mientras protegen datos sensibles.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la identificación de comunidades dentro de grafos en evolución.

Una mirada a la optimización no suave y sus variaciones locales de subgradiente.

Un nuevo método mejora la eficiencia de búsqueda para desafíos de optimización multiobjetivo.

Este algoritmo mejora la precisión de la posición de la cámara usando puntos y líneas.

Un nuevo método mejora la optimización en problemas costosos de alta dimensión.

Un marco que mejora el aprendizaje por refuerzo al incorporar restricciones esenciales.

Un estudio sobre cómo mejorar la equidad en la asignación de tareas para los proveedores de servicio y las tareas.

Un nuevo enfoque para encontrar conjuntos independientes en grafos usando cualquier configuración inicial.

GMASK ofrece una solución flexible para la búsqueda de similitudes aproximadas en varios conjuntos de datos.

Este trabajo explora el papel de los LLMs en mejorar el aprendizaje por refuerzo con el modelado de recompensas.