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Cette étude présente des méthodes pour l'optimisation bayésienne dans différents espaces de recherche.

Une approche simplifiée pour les systèmes de contrôle en utilisant des outils automatisés.

Optimiser les missions satellites grâce à une prise de décision décentralisée et une communication efficace.

Un nouveau modèle conçu pour réduire la consommation d'énergie dans les communications sans fil.

Une nouvelle approche pour rendre les modèles de langue concis et efficaces.

Les méthodes de computing quantique améliorent les solutions pour des problèmes complexes d'optimisation combinatoire.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des automates cellulaires en utilisant la self-composition.

Le seuillage dur itératif probabiliste améliore la précision du modèle en simplifiant la sélection des caractéristiques.

Découvre comment les agents collaborent pour une gestion efficace de l'énergie avec l'optimisation distribuée.

Un nouveau cadre améliore la flexibilité de conception et l'efficacité dans l'optimisation topologique.

Une nouvelle bibliothèque améliore les méthodes pour gérer des problèmes complexes d'optimisation multi-objectifs.

ExcitationSolve propose un moyen efficace d'optimiser des ansätze en chimie quantique.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de la température pour un échantillonnage statistique efficace.

Une nouvelle variante de premier ordre de MAML améliore l'efficacité dans les tâches de méta-apprentissage.

Cet article parle de l'optimisation par peephole pour améliorer la performance des circuits quantiques.

Cet article parle des techniques pour améliorer la stabilité du système grâce à l'optimisation de l'amortissement.

Explore comment l'algorithme des lucioles améliore le positionnement des antennes et la formation des faisceaux.

Un nouvel environnement RL vise à améliorer l'optimisation du code pour le compilateur MLIR.

De nouvelles approches en contrôle optimal s'attaquent à des systèmes complexes et des contraintes en utilisant des techniques innovantes.

Optimiser la recherche chimique en utilisant différentes sources de données pour des résultats plus rapides.

AdEMAMix améliore l'efficacité de l'entraînement en équilibrant les gradients récents et passés.

Explorer l'importance de la cohérence de la mémoire dans les environnements de programmation multi-thread.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les solutions de design de réseau.

Un aperçu de l'algorithme BCFW et de ses techniques efficaces de résolution de problèmes.

Cet article parle des méthodes pour garder la vie privée dans les solutions d'optimisation.

Un aperçu des états de produit de matrice et de leur rôle dans l'apprentissage des états quantiques.

Une nouvelle méthode équilibre précision et efficacité pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le choix d'algorithmes dans la résolution de problèmes combinatoires.

Un aperçu de comment le gradient naturel rend l'apprentissage plus efficace avec le temps.

Ce papier explore comment MongoDB optimise les plans d'exécution des requêtes grâce à des méthodes uniques.

Une nouvelle approche de l'optimisation en utilisant plusieurs stratégies pour de meilleurs résultats.

Une nouvelle méthode améliore l’estimation des gradients tout en préservant la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

QHyper simplifie l'utilisation de l'informatique quantique pour les tâches d'optimisation combinatoire.

De nouveaux algorithmes améliorent l'adaptabilité de l'apprentissage machine aux données dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore le calcul du ROA dans des systèmes non linéaires avec des entrées de contrôle.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'optimisation avec des gradients inexactes.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des algorithmes d'informatique quantique pour les simulations chimiques.

Des taux d'apprentissage dynamiques et des super ensembles de niveaux renforcent la stabilité dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation d'une méthode plus rapide pour résoudre des problèmes d'optimisation distribuée en utilisant la théorie du contrôle.