Mathématiques - Optimisation et contrôle

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Un nouveau cadre pour optimiser des problèmes convexes géodésiques complexes dans différents domaines.

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Un aperçu des algorithmes multi-départ pour les défis d'optimisation en boîte noire.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones pour résoudre des problèmes de décision avec des contraintes.

Une nouvelle méthode estime l'eau liée durant la lyophilisation, améliorant la stabilité des vaccins.

Un aperçu de la façon dont les agents résolvent ensemble des problèmes d'optimisation en utilisant le gradient-push.

Une nouvelle méthode pour optimiser la production d'énergie éolienne tout en réduisant la pollution sonore.

Techniques pour optimiser le mouvement des satellites et l'utilisation du carburant en orbite basse.

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Un nouveau cadre améliore la capture d'énergie dans les systèmes éoliens aériens avec des cordes flexibles.

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Améliorer l'équilibre de puissance entre les générateurs et les batteries pour les opérations maritimes.

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Nouveau cadre améliore l'évaluation de la flexibilité pour les systèmes d'énergie avec des sources renouvelables.

Cet article présente des méthodes pour stabiliser des équations paraboliques avec des systèmes de contrôle contre les perturbations.

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Une analyse des LP et LinSup dans la gestion des défis d'optimisation avec des nombres de condition variés.

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La recherche se concentre sur l'amélioration des défenses en apprentissage automatique contre les attaques adversariales.

Examinons comment les leaders façonnent les opinions et conduisent le consensus de groupe.

Des techniques avancées pour capturer des images à l'échelle atomique améliorent la compréhension des matériaux.

L'algorithme PAMSO améliore l'optimisation multi-temps pour de meilleures prises de décision.

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Un nouveau cadre améliore les GNN pour de meilleures solutions d'optimisation combinatoire.

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ASkotch améliore l'efficacité de la régression par crête pour les gros jeux de données.

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Techniques pour séparer des ensembles de points positifs et négatifs en utilisant des formes polyédriques.

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Ce papier examine des techniques d'apprentissage automatique pour le contrôle de feedback dans des systèmes complexes.