Mathématiques - Optimisation et contrôle

Les entreprises doivent gérer des défis pour l'emplacement des installations avec une demande client qui varie et des embouteillages.

Apprends comment SGD avec Clipping améliore l'estimation des gradients dans des environnements de données bruyantes.

Une étude montre comment le bruit peut garantir des solutions uniques dans les jeux de champ moyen.

Une approche simplifiée pour résoudre les problèmes d'optimisation multi-objectifs en utilisant des fonctions d'utilité.

Une méthode pour estimer les paramètres de flux sanguin en utilisant des données d'imagerie avancées.

Explore comment les algorithmes stochastiques améliorent l'imagerie et l'optimisation en science.

Exploration d'un lifting constant par morceaux pour améliorer les solutions de programmation entière.

De nouvelles méthodes visent à améliorer le contrôle des véhicules dans des convois connectés et automatisés.

Explorer l'apprentissage par transfert dans les algorithmes quantiques pour améliorer la résolution de problèmes.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le contrôle des systèmes dynamiques grâce aux groupes de Lie.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image en imagerie par particules magnétiques.

Cette méthode crée des explications réalistes pour les décisions de l'IA dans la finance et la santé.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation sans dépendre de la continuité de Lipschitz.

Une nouvelle vision des algorithmes comme des entités dynamiques qui interagissent avec le monde.

Analyser les complications d'extrapoler des fonctions complètement monotones au milieu de données bruyantes.

Des techniques innovantes pour améliorer les performances d'optimisation en présence de bruit.

Une nouvelle approche pour planifier les rendez-vous qui met l'accent sur le temps d'attente des clients.

Cet article explore des méthodes pour améliorer les champs magnétiques dans des domaines toroïdaux pour des applications de fusion nucléaire.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les Machines d'Apprentissage Extrême dans différentes applications.

Une méthode pour encourager des choix de santé plus sûrs grâce à des récompenses pendant les épidémies.

Stratégies pour réduire la limitation solaire et améliorer la rentabilité du stockage par batterie.

Examen des méthodes pour une meilleure détection de signal grâce à des solutions entières.

Examiner les interactions stratégiques dans les jeux de Stackelberg avec rétroaction et leurs applications dans la vraie vie.

Découvre comment les algorithmes distribués simplifient l'allocation des ressources entre les agents.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité et la fiabilité de l'énumération des sommets dans les arrangements d'hyperplans.

SimulKnock optimise la conception microbienne et les processus de fermentation pour une production chimique efficace.

Présentation d'un nouvel algorithme pour les problèmes d'optimisation bi-niveau contraints en apprentissage automatique.

De nouvelles techniques en tomographie photoacoustique améliorent l'imagerie médicale et le diagnostic.

Une méthode pour étudier les changements du fond marin en utilisant des mesures des vagues en eau peu profonde.

Un aperçu des techniques de lissage pour l'optimisation à deux niveaux et de leurs avantages.

Une nouvelle méthode montre que l'apprentissage variationnel peut exceller dans la formation de modèles complexes.

De nouvelles méthodes de rétrécissement améliorent l'estimation hessienne pour les tâches d'optimisation en apprentissage machine.

Explorer une nouvelle méthode pour prendre de meilleures décisions dans différents domaines.

Un guide des méthodes et stratégies d'échantillonnage en optimisation boîte noire.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images dans les scanners CT avec des implants en métal.

De nouveaux algorithmes améliorent le timing de la délivrance des traitements pour un meilleur engagement des patients.

Un aperçu des fonctionnalités d'Adam et de ses performances dans l'entraînement des modèles.

Un aperçu des méthodes pour simplifier des fonctions de haute dimension dans les systèmes de contrôle.

Explorer des solutions locales pour les inégalités variationnelles en optimisation et en économie.

MetaOptimize améliore le performance des modèles en ajustant les paramètres d'apprentissage de manière dynamique.