Articoli più recenti per Modello Surrogato

Un nuovo metodo che combina modelli linguistici con strategie di ottimizzazione per migliorare le prestazioni.

Un nuovo metodo per migliorare l'ottimizzazione offline in vari settori.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza e l'efficienza dei modelli di machine learning.

Il nuovo modello migliora la velocità e l'accuratezza della simulazione per le applicazioni ingegneristiche.

La ricerca mette in evidenza nuovi metodi per affrontare la specificazione errata dei modelli e migliorare l'affidabilità delle previsioni.

Un nuovo metodo integra strategie di ricerca locale nell'ottimizzazione bayesiana per problemi complessi.

La ricerca esplora metodi avanzati per capire come nuotano i pesci e migliorare il design dei robot acquatici.

Questo studio migliora il design del tubo di scarico usando il machine learning per una migliore efficienza idroelettrica.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della modellazione surrogata utilizzando principi fisici.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nelle simulazioni complesse con incertezze.

Questo studio valuta l'impatto dei dati a bassa fedeltà sui modelli surrogati.

Questo studio valuta modelli surrogati per efficienza e accuratezza nei compiti di ottimizzazione.

Un nuovo approccio che usa reti neurali grafiche per simulazioni di materiali multiscala in modo efficiente.

Questo articolo esplora l'ottimizzazione multi-obiettivo e l'approccio MOEA/D.

Questo articolo parla di tecniche per stimare con precisione le probabilità di eventi rari.

Un approccio nuovo migliora l'ottimizzazione del design usando dati esistenti e politiche apprese.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'ottimizzazione delle sequenze proteiche.

Un nuovo benchmark migliora i metodi di ottimizzazione multi-obiettivo offline in vari settori.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione dei simulatori black-box in vari settori.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei contenuti generati dall'AI senza avere accesso ai dati del modello.

Un nuovo metodo MCMC migliora l'efficienza nell'analisi di dati complessi.

Migliorare la tecnologia dell'energia dalle onde tramite design innovativi e tecniche di ottimizzazione.

Questo studio esamina l'integrazione dei LLM nei algoritmi evolutivi per l'ottimizzazione.

Esplorando il ruolo dell'apprendimento attivo nella scoperta di farmaci tramite il docking molecolare.

Esaminando il ruolo dell'AI spiegabile nell'affrontare i pregiudizi.

Questo studio presenta un nuovo metodo per ottimizzare l'assegnazione dei compiti logistici usando modelli surrogate.

Presentiamo SMoRe GloS per un'analisi migliore dei sistemi complessi con modelli basati su agenti.

Introducendo un nuovo metodo per soluzioni migliori in compiti complessi di ingegneria e robotica.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la gestione del flusso di fanghi in vari settori.

La fusione dei modelli unisce diversi modelli di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni in vari compiti.

Nuovi metodi migliorano la precisione e l'efficienza nelle simulazioni usando diversi livelli di fedeltà.

Uno studio sull'uso dell'apprendimento attivo per migliorare i surrogati DNN per le equazioni di diffusione.

Un approccio sistematico per l'analisi della sicurezza nei sistemi complessi sotto incertezza.

Un nuovo metodo migliora le previsioni nei sistemi complessi usando deep learning e processi gaussiani.

Questo articolo esplora come l'apprendimento per rinforzo possa ottimizzare le operazioni dei microreattori.

Tecniche di modellazione efficienti migliorano i processi di design ingegneristico e riducono i costi.

I ricercatori stanno usando LIMO per creare molecole specializzate per la medicina.

Esplorando nuovi metodi per ottimizzare le reti di comunicazione quantistica usando il machine learning.

Nuove ricerche rivelano l'importanza delle onde gravitazionali provenienti da buchi neri che si fondono.

Esplorare il ruolo dei modelli surrogati nel migliorare l'efficienza della progettazione degli aerei.