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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'optimisation des séquences de protéines.

L'optimisation bayésienne transforme le contrôle dans les gaz quantiques pour des résultats expérimentaux améliorés.

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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la production de films minces dans l'électronique et l'optique.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'optimisation dans des systèmes incertains en utilisant peu d'essais.

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Améliorer les méthodes d'optimisation grâce à l'UCB dans les stratégies bayésiennes locales.

Cette étude améliore les résolveurs d'équations quantiques variationnels en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Une nouvelle approche qui combine l'apprentissage par renforcement et l'optimisation bayésienne pour prendre de meilleures décisions.

Cette méthode améliore la sélection des données dans l'optimisation bayésienne, augmentant l'efficacité et les résultats.

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

Un aperçu de comment l'optimisation bayésienne s'attaque aux défis de haute dimension.

Une méthode pour minimiser la consommation d'énergie tout en gardant la performance des modèles en apprentissage automatique.

Présentation de HO-FMN pour une meilleure évaluation de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique face aux attaques adversariales.

Cet article explore comment les drones localisent les signaux radio de manière autonome.

Explorer une nouvelle méthode pour l'optimisation des préférences multi-objectifs.

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Les techniques d'informatique quantique améliorent les calculs des énergies moléculaires.

RoSE-Opt automatise la conception de circuits analogiques pour plus d'efficacité et de fiabilité.

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On vous présente une nouvelle méthode pour s'attaquer à des défis d'optimisation compliqués dans plusieurs domaines.

Une nouvelle méthode combine SINDy et l'optimisation bayésienne pour analyser efficacement les EDD.

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Combiner la mise à jour bayesienne et la modélisation de substitution pour une meilleure estimation des paramètres du modèle.

Auto-ParAdvisor améliore la précision de l'assemblage des transcrits RNA-seq grâce à une sélection de paramètres personnalisée.

Des chercheurs combinent l'apprentissage automatique et l'optimisation bayésienne pour améliorer l'arrangement des structures atomiques.

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Une méthode pour trouver des solutions optimales dans des environnements incertains avec des évaluations coûteuses.

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MOBOLFI améliore les insights pour la prise de décision en utilisant plusieurs sources de données de manière efficace.

Améliorer la livraison de services dans les réseaux de satellites LEO grâce à des stratégies de placement de VNF et de mise en cache.

Des méthodes innovantes améliorent la nutrition des cochons et la durabilité dans l'agriculture.