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Peter H. C. Pang

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Optimisation et contrôle Optimisation des solutions : L'approche SHAM

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Nitesh Kumar Singh, Ion Necoara

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Systèmes dynamiques Cartes aléatoires : Le trésor des mathématiques

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Pablo G. Barrientos, Dominique Malicet

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Xudong Gao, Xiaoguang Gao, Jia Rong

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Une nouvelle méthode combine des réseaux de neurones avec des BSDEs pour des infos financières mieux pointues.

Giulia Di Nunno, Pere Díaz Lozano

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Optimisation et contrôle S'attaquer à l'optimisation non lisse : Une nouvelle approche

Découvrez une nouvelle façon de gérer des défis d'optimisation compliqués.

Juan Guillermo Garrido, Pedro Pérez-Aros, Emilio Vilches

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Analyse numérique Innovations dans la croissance de films minces et la simulation

Découvre les dernières avancées en technologie des films minces et en méthodes numériques.

Jingwei Sun, Haifeng Wang, Hong Zhang

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Apprentissage automatique MIAdam : Un vrai changement de jeu pour l'optimisation du deep learning

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Long Jin, Han Nong, Liangming Chen

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Analyse des EDP Décodage des mesures capacitaires et des espaces de Sobolev

Un regard amusant sur des concepts mathématiques complexes et leurs utilisations dans la vie réelle.

Anna Lentz

2025-03-01T05:35:50+00:00 ― 7 min lire

Optimisation et contrôle L'algorithme rapide réfléchi avant-arrière : un nouveau chemin dans l'optimisation

Découvre l'algorithme Fast RFB et son impact sur la résolution de problèmes d'optimisation complexes.

Radu Ioan Bot, Dang-Khoa Nguyen, Chunxiang Zong

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Analyse fonctionnelle Valeurs aux frontières et noyaux reproduisants : une plongée approfondie

Explore comment les noyaux reproduisants révèlent des infos sur les fonctions et leur comportement aux limites.

Frej Dahlin

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Analyse numérique Débloquer les Secrets des Problèmes de Valeurs Propres

Découvrez de nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes d'autovalues avec plus d'efficacité et de flexibilité.

Foivos Alimisis, Daniel Kressner, Nian Shao

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Optimisation et contrôle Ordinateurs Quantiques : La Nouvelle Frontière de l'Optimisation

La technologie quantique est en train de révolutionner notre façon de résoudre des problèmes d'optimisation complexes dans divers secteurs.

Zeguan Wu, Pouya Sampourmahani, Mohammadhossein Mohammadisiahroudi

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Apprentissage automatique Grams : Une nouvelle façon d'optimiser l'apprentissage machine

Grams propose une nouvelle approche pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Yang Cao, Xiaoyu Li, Zhao Song

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Apprentissage automatique La Simplicité des Réseaux Linéaires Diagonaux Profonds

Découvre le potentiel des réseaux de neurones simples en apprentissage automatique.

Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco

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Optimisation et contrôle Révolutionner les opérations sur les ensembles : la différence d'ensemble étendue

Découvrez comment une nouvelle méthode simplifie les différences d'ensemble complexes.

Arie Beresteanu, Behrooz Moosavi Ramezanzadeh

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Apprentissage automatique AdaGrad++ et Adam++ : Simplifier l'entraînement des modèles

De nouveaux algos réduisent les galères de réglage en apprentissage machine.

Yuanzhe Tao, Huizhuo Yuan, Xun Zhou

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Systèmes et contrôle Contrôle Adaptatif : Systèmes Ingénierie pour le Changement

Apprends comment le contrôle adaptatif améliore la performance des systèmes dans des environnements dynamiques.

Liu Hsu, Ramon R. Costa, Fernando Lizarralde

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Topologie générale Espaces de Couverture : Un Guide Simple pour des Idées Complexes

Apprends les bases des espaces de recouvrement et leur importance en maths.

Valery Isaev

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Systèmes dynamiques Comprendre la fonction Zeta et les groupes de Schottky

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Jialun Li, Carlos Matheus, Wenyu Pan

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Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Rendre l'apprentissage profond plus simple avec des cartes d'attention

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Advait Gadhikar, Souptik Kumar Majumdar, Niclas Popp

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