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Une nouvelle méthode quantique montre du potentiel pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Un nouvel algorithme améliore l'attribution des cibles et l'efficacité de la recherche de chemin pour plusieurs agents.

Une nouvelle méthode améliore les performances du modèle malgré le bruit des étiquettes.

Cette étude évalue les modèles de substitution pour leur efficacité et précision dans les tâches d'optimisation.

Une nouvelle méthode améliore les données d'entraînement pour l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Cette étude examine comment les retards affectent l'approximation stochastique dans l'apprentissage par renforcement.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans les tâches de planification de l'IA.

De nouvelles méthodes s'attaquent efficacement aux plateaux arides dans les circuits quantiques variationnels.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection d'exemples afin d'obtenir de meilleurs résultats de modèle linguistique.

Cette étude examine comment les connaissances préalables améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement pour les RNN en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des clients et à l'efficacité.

La recherche vise à estimer des graphons tout en garantissant la confidentialité des données.

Explore le rôle des sommets essentiels dans la résolution des problèmes d'optimisation liés aux graphes.

Stratégies pour minimiser les coûts dans les systèmes de livraison de demandes en ligne.

Explore le rôle des polynômes dans les corps finis et leurs applications clés.

CLIMBER propose des recherches de similarité efficaces et précises dans de grandes séries de données.

Une méthode fraîche pour créer des modèles d'action à partir de données complètes.

Une nouvelle méthode pour améliorer la planification dans le problème du tournoi itinérant.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des calculs de structure électronique.

Une étude sur l'amélioration de la communication dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances du modèle.

Explorer l'importance des complétions en épingle à cheveux dans les transformations de chaînes et les applications ADN.

Une étude montre comment les algorithmes basés sur la programmation linéaire surpassent les méthodes traditionnelles dans les marchés en ligne.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité de l'apprentissage actif avec des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent la planification des tâches avec des prévisions d'interruption variées.

Examen de l'efficacité des algos auto-ajustables pour les problèmes d'optimisation.

Une nouvelle classe de PMD améliore l'apprentissage par renforcement grâce à la prise de décision multi-étapes.

DMesh propose un moyen flexible de représenter et d'optimiser des maillages triangulaires 3D.

Cet article explore l'optimisation multi-objectifs et l'approche MOEA/D.

Un nouvel algorithme améliore le problème de la reachabilité dans les systèmes d'addition de vecteurs avec états.

Une nouvelle approche pour représenter et analyser les modèles de processus en utilisant des embeddings.

ReZero améliore la vitesse de prise de décision dans les algorithmes MCTS tout en gardant la qualité de performance.

Cette recherche simplifie la preuve de convergence pour l'apprentissage TD avec approximation linéaire des fonctions.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation des paramètres dans des scénarios de données complexes.

La détection de communautés révèle des groupes cachés au sein de réseaux complexes dans différents domaines.

Un nouvel algorithme améliore la reconstruction d'images internes dans le diagnostic médical en utilisant l'EIT.

Cette étude examine les défis de la recherche de couvertures de chemins dans des structures de graphes dynamiques.