Derniers articles pour Contraintes

COAST améliore l'efficacité dans la planification des tâches robotiques et des mouvements pour des tâches complexes.

PathOCL améliore la précision et l'efficacité de la génération d'OCL pour les modèles de classe UML.

Un cadre qui améliore l'apprentissage par renforcement en intégrant des contraintes essentielles.

Découvre le transport optimal et ses applications dans la logistique et au-delà.

Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme la modélisation du comportement des matériaux.

Deux techniques innovantes améliorent les attaques adversariales sur les modèles de données tabulaires.

Combiner les LLM et l'ASP améliore la compréhension des instructions humaines par les robots.

GSDO optimise des problèmes complexes sans avoir besoin de dérivées.

Apprends comment les systèmes autonomes planifient des actions de manière efficace au fil du temps.

Une nouvelle façon d'optimiser efficacement des systèmes complexes dans les limites.

Un nouvel algorithme pour optimiser la prise de décision sous contraintes dans des contextes épisodiques.

Analyse de la confidentialité des données à travers l'inférence bayésienne avec des contraintes.

Des recherches montrent des comportements uniques des atomes de Rydberg dans des modèles intégrables sous contraintes.

Un nouvel algorithme optimise les systèmes multi-agents tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Examiner comment les contraintes influencent l'évolution des organismes vivants.

Un nouveau cadre combine récompenses et contraintes dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement en intégrant des niveaux de confiance définis par l'utilisateur.

Les CMDPs fusionnent la maximisation des récompenses avec la sécurité dans les applications d'IA.

De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent la capacité des modèles linguistiques à créer des textes longs et détaillés.

De nouvelles méthodes simplifient la résolution des PDE avec des contraintes.

xSemAD offre une détection d'anomalies sémantiques explicables pour améliorer les insights des processus commerciaux.

Une nouvelle méthode transforme des croquis faits à la main en modèles CAO avec une précision améliorée.

Un nouveau cadre améliore l'exploration de processus en utilisant des modèles de référence pour les violations des meilleures pratiques.

Un aperçu des nouvelles méthodes qui améliorent l'efficacité de la planification des circuits électroniques.

Découvrez comment les modèles de référence peuvent simplifier la conception et améliorer la qualité.

La recherche examine le comportement des spins dans des modèles Curie-Weiss contraints et leurs effets sur la magnétisation.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des contraintes de sécurité en robotique.

Un nouveau cadre aborde l'incertitude et les règles dans les prévisions grâce à BENN.

Cet article examine le lien entre la marijuana et l'usage de drogues plus dures.

Une méthode pour optimiser des fonctions tout en respectant des contraintes dans l'analyse de données.

Un nouvel algorithme améliore l'échantillonnage par tranches elliptiques pour les distributions tronquées.

Explorer l'optimisation submodulaire, ses applications, ses défis et les algos utilisés pour résoudre des problèmes complexes.

Examiner comment les petits trous influencent le comportement des matériaux flexibles.

Apprends comment l'inférence bayésienne met à jour les croyances avec de nouvelles preuves.

Combiner des réseaux de neurones avec la MPC améliore l'efficacité dans les systèmes de contrôle complexes.

Cet article parle d'une méthode pour trouver des identités binomiales avec l'aide d'un ordinateur.

IST-SAT promet des solutions plus rapides pour des problèmes d'optimisation complexes en utilisant la mécanique quantique.

Une nouvelle méthode vise à rendre la planification des lycées plus équitable pour tous les élèves.

Une nouvelle méthode mélange des techniques d'IA pour améliorer l'apprentissage à partir des données.

Une nouvelle approche simplifie l'entraînement des réseaux de neurones équivariants pour de meilleures performances.