Une nouvelle approche pour suivre les activités dans l'espace cislunaire pour une exploration plus sûre.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un aperçu des complexités de l'identification des clés candidates dans la conception de bases de données.
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Comprendre les problèmes multi-objectifs en apprentissage par renforcement avec de nouvelles méthodes d'optimisation.
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De nouvelles stratégies améliorent la régulation de la tension dans les convertisseurs DC-DC sous des conditions de charge variables.
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Combiner des stratégies d'optimisation améliore l'apprentissage dans les tâches d'apprentissage par renforcement.
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Cet article examine comment les GNN améliorent la résolution des problèmes SAT.
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Une nouvelle méthode de machine learning améliore la sélection des contraintes pour la programmation linéaire en nombres entiers mixtes.
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Une nouvelle approche du CFR améliore la vitesse pour les gros jeux en utilisant des GPUs.
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Une approche structurée pour améliorer les circuits supraconducteurs et les conceptions de qubits.
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Un aperçu des techniques de transfert de poids et leur impact sur l'entraînement des réseaux de neurones.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des circuits quantiques en utilisant l'apprentissage automatique et les réseaux de tenseurs.
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Une nouvelle approche améliore la performance du système en s'attaquant aux incertitudes dans la conception et le contrôle.
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Un aperçu de l'optimisation des parcours pour les gardiens afin d'assurer une couverture complète de la zone.
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La méthode KSOS améliore l'analyse et la prédiction dans les systèmes dynamiques en utilisant des techniques de noyau.
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Une méthode pour l'optimisation neutre au risque dans des environnements incertains.
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Un aperçu de l'algorithme D-PGPD pour la prise de décision dans des espaces continus.
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Une nouvelle méthode pour calculer des opérateurs proxi sans trier les données pour l'optimisation.
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Apprends à optimiser efficacement en utilisant des sources d'infos biaisées.
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Les participants ont relevé des défis compliqués en robotique aux Olympiades de l'IA en utilisant des techniques avancées.
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Un aperçu des nouvelles méthodes pour résoudre des défis d'optimisation complexes en apprentissage automatique.
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PySLSQP simplifie la programmation non linéaire avec une visualisation en temps réel et des dérivées automatiques.
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Des chercheurs combinent l'apprentissage automatique et l'optimisation bayésienne pour améliorer l'arrangement des structures atomiques.
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Explore l'optimisation paramétrique et son impact sur la stabilité dans les systèmes dynamiques.
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Le dialecte transformé offre un meilleur contrôle aux ingénieurs en performance dans l'optimisation du compilateur.
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Découvrez comment la programmation linéaire entière aide à la prise de décision dans différents domaines.
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Présentation d'une méthode dynamique pour améliorer l'efficacité du remplissage de conteneurs en utilisant des motifs.
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Explorer le rôle des réseaux non-autorégressifs dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes.
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Un aperçu des outils de prise de décision pour des systèmes financiers incertains.
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Un cadre utilisant des LLM pour améliorer les algorithmes évolutifs pour les MOP.
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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude grâce à un apprentissage direct des caractéristiques.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour gérer les problèmes d'optimisation stochastique avec des contraintes.
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Cette étude présente des méthodes pour l'optimisation bayésienne dans différents espaces de recherche.
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Une approche simplifiée pour les systèmes de contrôle en utilisant des outils automatisés.
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Optimiser les missions satellites grâce à une prise de décision décentralisée et une communication efficace.
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Un nouveau modèle conçu pour réduire la consommation d'énergie dans les communications sans fil.
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Une nouvelle approche pour rendre les modèles de langue concis et efficaces.
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Les méthodes de computing quantique améliorent les solutions pour des problèmes complexes d'optimisation combinatoire.
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Une nouvelle méthode améliore le calcul des automates cellulaires en utilisant la self-composition.
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Le seuillage dur itératif probabiliste améliore la précision du modèle en simplifiant la sélection des caractéristiques.
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Découvre comment les agents collaborent pour une gestion efficace de l'énergie avec l'optimisation distribuée.
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