Informatique - Calcul symbolique

Un nouvel algorithme améliore le calcul des équations polynomiales en utilisant des bases de Gröbner et le relèvement de Hensel.

Découvre WebPie, un langage simple qui utilise des types dépendants pour une programmation sécurisée.

Explorer le rôle de l'IA dans la création de la musique grâce à des techniques et des structures avancées.

Explorer la division totale dans les structures mathématiques et ses implications.

Une nouvelle méthode améliore les techniques de régularisation DAE pour plus d'efficacité et de précision.

Présentation de nouvelles méthodes pour améliorer l'estimation du flux optique en utilisant des caméras basées sur des événements.

Une nouvelle approche améliore l'évaluation des relations dynamiques en utilisant des réseaux de Petri.

Cet article présente un nouveau domaine sous-polyédrique pour optimiser les compilateurs d'apprentissage automatique.

AutoLINC automatise la conception de la fonction de perte pour mieux gérer le déséquilibre des classes dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles prédictifs en utilisant des données incertaines.

Un aperçu clair des réactions chimiques et de leurs simulations, des bases aux applications.

Combiner NIDS avec l'IA neurosymbolique améliore la détection des menaces et la compréhension des systèmes.

Une nouvelle approche de l'IA combine des modèles de langage avec des programmes symboliques pour une meilleure interprétabilité.

Cet article présente une méthode pour certifier la faisabilité en programmation semi-définie.

De nouveaux modèles d'IA améliorent les compétences de raisonnement en utilisant des énigmes visuelles.

Examen de la sécurité de SHA-256 et des récentes techniques de recherche de collisions.

De nouvelles méthodes hybrides améliorent l'efficacité de la factorisation d'entiers pour la cryptographie.

Differentiable Tree Experts améliore les opérations sur les arbres en intelligence artificielle.

Un aperçu des techniques pour compter les graphes réguliers et leurs applications.

FEAS améliore la démonstration automatique de théorèmes pour les équations fonctionnelles en utilisant de nouvelles stratégies.

Explorer les relations complexes dans les équations linéaires au sein des groupes abéliens par cycliques.

CTSLAM améliore la localisation et la cartographie des robots grâce à une intégration de données flexible.

La recherche met en avant des méthodes pour garder la cohérence du dialogue dans les conversations liées aux restos.

Une nouvelle méthode améliore la précision de classification et l'adaptabilité grâce à la détection d'erreurs.

Découvrir des liens entre des groupes de réflexion complexes et des équations différentielles linéaires.

Les récentes avancées en élimination de quantificateurs réels et en CAD améliorent l'efficacité de la résolution de problèmes en maths.

Apprends comment les maths aident à comprendre les réactions chimiques et leurs interactions.

Un aperçu de la gestion des polynômes avec les fonctionnalités et les défis de Lean.

Une nouvelle approche pour prédire des événements en utilisant des règles causales dynamiques et des contextes d'historique dual.

BMLP améliore l'évaluation des requêtes datalog en utilisant des matrices booléennes pour de meilleures performances.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions de trajectoire des engins spatiaux grâce à une meilleure gestion des incertitudes.

Découvrez comment l'apprentissage actif optimise les expériences en recherche biologique.

Cet article parle des défis pour calculer les facteurs de forme à trois boucles en physique des particules.

Une nouvelle approche pour trouver des EDO en utilisant des techniques de collecte de données actives.

Explorer les méthodes et les défis de la factorisation et de la vérification des polynômes.

Une nouvelle méthode améliore la régression symbolique en utilisant des modèles de langage pour une meilleure analyse des données.

QLMNtal améliore la gestion des graphes avec des fonctionnalités de quantification puissantes.

Les systèmes d'IA apprennent en explorant et en étant motivés, ce qui améliore leur performance dans les tâches.

Une nouvelle méthode pour décomposer des ensembles algébriques en parties équidimensionnelles en utilisant des bases de Gröbner.

Combiner la logique floue et la régression symbolique pour une détection de fraude plus claire.