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Physique des hautes énergies - PhénoménologieUtiliser l'apprentissage par transfert pour modéliser les interactions électron-noyau

Explorer comment l'apprentissage par transfert aide à étudier les interactions des électrons avec les noyaux atomiques.

Krzysztof M. Graczyk, Beata E. Kowal, Artur M. Ankowski

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Structures de données et algorithmesOptimisation de la planification des jobs avec des temps de setup

Cette étude améliore les méthodes de planification des tâches en tenant compte des temps de préparation pour augmenter l'efficacité.

Kaja Balzereit, Niels Grüttemeier, Nils Morawietz

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Ingénierie, finance et science computationnellesLes modèles d'IA améliorent le suivi des épidémies avec des données non traditionnelles

La recherche explore le rôle de l'IA dans l'amélioration de la surveillance épidémique en utilisant des sources de données diverses.

Sergio Consoli, Peter Markov, Nikolaos I. Stilianakis

― 7 min lire

Ingénierie, finance et science computationnellesAvancer les faisceaux intelligents avec des interactions non locales

Cette étude présente un nouveau modèle pour des poutres intelligentes utilisant des interactions non locales et des matériaux piézoélectriques.

Shubham Desai, Sai Sidhardh

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Intelligence artificielleUtiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la résolution SMT avec des quantificateurs

Cet article parle d'une méthode pour améliorer la résolution SMT en utilisant l'apprentissage automatique pour la sélection des quantificateurs.

Jan Jakubův, Mikoláš Janota, Jelle Piepenbrock

― 6 min lire

Intelligence artificielleUtiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la résolution SMT avec des quantificateurs

Cet article parle d'une méthode pour améliorer la résolution SMT en utilisant l'apprentissage automatique pour la sélection des quantificateurs.

Jan Jakubův, Mikoláš Janota, Jelle Piepenbrock

― 6 min lire

Intelligence artificielleL'apprentissage par renforcement basé sur des modèles renforce le raisonnement analogique

Une étude compare l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles et l'apprentissage par renforcement sans modèle dans le raisonnement analogique.

Jihwan Lee, Woochang Sim, Sejin Kim

― 6 min lire

Systèmes multi-agentsPrésentation de MAPF-GPT : Un nouveau solveur pour la recherche de chemin multi-agents

MAPF-GPT propose une approche innovante pour résoudre les défis de cheminement multi-agents en utilisant l'apprentissage machine.

Anton Andreychuk, Konstantin Yakovlev, Aleksandr Panov

― 10 min lire