Informatique - Structures de données et algorithmes

Optimiser la sélection des données peut vraiment améliorer l'efficacité et la performance de l'entraînement en machine learning.

Une étude sur les méthodes pour couvrir des points avec des formes géométriques de manière efficace.

Cet article parle d'utiliser des prédictions pour améliorer les solutions au problème du Max-Cut.

Découvre la complexité des relations dans les réseaux de haut niveau et leurs applications.

Un aperçu de la planification efficace des jobs dans différents scénarios pour réduire le temps d'achèvement.

La recherche met en avant les défis pour couvrir des éléments ordonnés en utilisant des graphes dirigés de manière efficace.

Un aperçu des algorithmes de correspondance et de leurs performances dans les modèles de blocs stochastiques.

Des chercheurs repoussent les limites avec de nouveaux algorithmes pour la factorisation polynomiale en informatique.

Un aperçu des stratégies pour le problème du voyageur canadien dans des graphes avec des blocages.

Cet article parle des solutions de confidentialité pour les problèmes de Max Cover et Set Cover.

Apprends à garder les clés à molette efficaces quand les points changent dans les réseaux.

Apprends comment les triangles dans les réseaux révèlent des connexions et améliorent l'analyse.

Cette étude examine les besoins de stockage pour regrouper efficacement de gros ensembles de données.

Un nouveau cadre améliore l'analyse en temps réel des graphes dynamiques en utilisant de la mémoire persistante.

Une nouvelle méthode améliore efficacement la calibration dans la classification multi-classe.

Un nouveau protocole pour des échanges d'actifs numériques sûrs entre plusieurs parties est introduit.

Un nouveau regard sur le regroupement de points dans les graphiques pour des clusters équilibrés.

Un aperçu de l'optimisation des réseaux de communication avec des structures d'arbres binaires.

Examiner les complexités de la livraison de messages dans des réseaux de graphes connectés.

Stratégies pour optimiser le placement des stocks pour une meilleure préparation des commandes dans le e-commerce.

Une exploration des sommes de sets et de leur importance en mathématiques computationnelles.

Un aperçu clair des idées clés en théorie des graphes et de leurs connexions.

Cette recherche se concentre sur le calcul des fonctions seuil de manière efficace malgré des données bruyantes.

Une approche pour optimiser le 2-coloriage des arêtes pour améliorer les performances des graphes.

Ce boulot présente une nouvelle méthode pour calculer les espaces de Reeb dans des ensembles de données complexes.

Des chercheurs étudient les capacités des animaux en utilisant des jeux numériques pour un apprentissage efficace.

Examiner comment les facteurs géographiques et sociaux influencent les connexions humaines dans les réseaux.

Un aperçu du hachage parfait minimal monotone et de son efficacité dans la gestion des données.

Une nouvelle méthode améliore la recherche de grandes cliques défectueuses dans des graphes complexes.

Un aperçu de comment la démocratie liquide transforme le vote et la prise de décision.

Les chercheurs explorent les coresets pour appliquer l'informatique quantique aux défis du big data.

Apprends à gérer des problèmes de graphes complexes en utilisant des ensembles périodiques et la décomposition en arbre.

Ce papier parle des méthodes basées sur l'apprentissage pour améliorer la prise de décision dans les tâches informatiques.

Un aperçu de comment la satisfaisabilité, la couverture et l'équité s'entrecroisent dans l'optimisation.

La recherche se concentre sur la simplification des problèmes complexes de graphes en utilisant des techniques d'expandeur.

BAT-LZ offre un accès plus rapide et une compression efficace pour les gros fichiers texte.

De nouvelles méthodes en estimation de phase quantique visent à améliorer la précision des mesures.

Présentation de graphiques de facteurs causaux paramétriques pour améliorer les stratégies de prise de décision.

Un nouvel algorithme améliore la détection des facteurs interchangeables dans les graphes de facteurs.

Ce papier présente un cadre novateur utilisant des réseaux neuronaux quantiques pour l'approximation de matrices unitaires.