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Une méthode pour représenter mathématiquement des graphes plans pour des simulations.

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Un nouveau cadre aide les non-experts à utiliser l'informatique quantique pour résoudre des problèmes d'optimisation.

ALPS simplifie la conception des surfaces photoniques en utilisant l'apprentissage automatique.

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Un regard sur le code inaccessible et son impact sur l'efficacité de la programmation.

Découvre le puzzle des N-Reines et son importance en maths et en informatique.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision des modèles cérébraux grâce à des techniques de simulation innovantes.

Un cadre pour améliorer les stratégies d'injection de dioxyde de carbone dans le stockage souterrain.

Cette étude examine l'inférence variationnelle en utilisant des mélanges gaussiens à variance fixe.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des systèmes de contrôle face aux incertitudes.

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Une nouvelle approche améliore la génération de candidats médicaments et leur efficacité dans la recherche pharmaceutique.

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Une nouvelle méthode améliore l'optimisation en apprentissage automatique avec un entraînement efficace.

Un nouvel angle sur les défis d'optimisation liés aux probabilités.

Cette nouvelle méthode améliore la sécurité des communications grâce à des antennes réglables dans les réseaux sans fil.

Un aperçu de comment le drift stochastique influence la prise de décision et l'optimisation.

Cette méthode améliore la représentation des formes et la prévision des performances dans le design.

OIDD améliore le design des robots souples pour une meilleure adaptabilité et performance.

Ce papier parle d'utiliser des projections aléatoires pour simplifier les problèmes de programmation semidéfinie.

De nouveaux algorithmes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions connues et inconnues pour des applications pratiques.

Cette méthode améliore la compréhension du comportement du modèle grâce aux relations entrée-sortie.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage profond en utilisant des dérivées non locales.

Les E-graphes simplifient l'optimisation des programmes en gérant plusieurs représentations équivalentes.

ARCO améliore les performances des modèles d'apprentissage profond grâce à une collaboration intelligente entre le matériel et le logiciel.

Anvil simplifie l'optimisation de design en intégrant des techniques de CAO, de CFD et d'IA.

La recherche sur les lentilles acoustiques améliore la communication sous-marine et la surveillance marine.

Un aperçu de l'équation de Choquard et de ses applications en physique et en mathématiques.

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Funplex améliore l'efficacité dans la modélisation des systèmes énergétiques et l'engagement des parties prenantes.

La théorie du contrôle améliore les méthodes d'optimisation pour de meilleures performances des systèmes dans divers domaines.

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