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Un nuevo método mejora la confiabilidad en las predicciones de aprendizaje automático para la ingeniería.

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X-RLflow usa aprendizaje por refuerzo para mejorar la optimización de gráficos de computación en deep learning.

Nuevo marco optimiza el aprendizaje federado para privacidad, utilidad y costo.

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Un nuevo método combina GNNs y MCTS para soluciones eficientes de árboles de Steiner.

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Un nuevo método mejora la selección de columnas de datos para un análisis mejor.

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QNEAT mejora circuitos cuánticos para tareas de aprendizaje automático.

Este estudio explora las complejidades del diseño de stellarators y la optimización multiobjetivo.

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La biblioteca GOMEA combina Python y C++ para soluciones de optimización eficientes.

Un nuevo método mejora el flujo de potencia óptimo usando soluciones pasadas.