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Nuovo framework mescola ricompense e vincoli nell'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nell'apprendimento per rinforzo integrando livelli di fiducia definiti dall'utente.

I CMDP combinano la massimizzazione delle ricompense con la sicurezza nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

Nuovi metodi di formazione migliorano la capacità dei modelli linguistici di creare testi lunghi e dettagliati.

Nuovi metodi semplificano la risoluzione delle PDE con vincoli.

xSemAD offre rilevamento di anomalie semantiche spiegabile per migliorare le intuizioni sui processi aziendali.

Un nuovo metodo trasforma schizzi a mano in modelli CAD con maggiore precisione.

Un nuovo framework migliora il process mining usando modelli di riferimento per le violazioni delle migliori pratiche.

Uno sguardo ai nuovi metodi che migliorano l'efficienza nel floorplanning dei circuiti elettronici.

Scopri come i modelli di riferimento possono semplificare il design e migliorare la qualità.

La ricerca esamina il comportamento dello spin nei modelli Curie-Weiss ristretti e i loro effetti sulla magnetizzazione.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei vincoli di sicurezza nella robotica.

Un nuovo framework affronta l'incertezza e le regole nelle previsioni tramite BENN.

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Un metodo per ottimizzare le funzioni rispettando i vincoli nell'analisi dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora il campionamento a fette ellittiche per distribuzioni troncate.

Esplorando l'ottimizzazione submodulare, le sue applicazioni, le sfide e gli algoritmi usati per risolvere problemi complessi.

Esaminare come piccoli fori influenzano il comportamento dei materiali flessibili.

Scopri come l'inferenza bayesiana aggiorna le credenze con nuove prove.

Combinare le reti neurali con l'MPC migliora l'efficienza nei sistemi di controllo complessi.

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IST-SAT promette soluzioni più veloci per problemi di ottimizzazione complessi usando la meccanica quantistica.

Un nuovo metodo punta a rendere la programmazione delle scuole superiori più equa per tutti gli studenti.

Un nuovo metodo unisce tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'apprendimento dai dati.

Un nuovo approccio semplifica l'addestramento delle reti neurali equivarianti per performance migliori.

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Combinare apprendimento e pianificazione migliora la sicurezza e l'efficienza dei robot in compiti complessi.

Un nuovo metodo di machine learning migliora la selezione dei vincoli per la programmazione lineare a numeri misti.

Un nuovo metodo migliora lo studio dei sistemi vincolati nella dinamica hamiltoniana.

Uno sguardo dettagliato sull'uso del metodo di Hamilton-Jacobi per sistemi meccanici con vincoli.

PySLSQP semplifica la programmazione non lineare con visualizzazione in tempo reale e derivate automatiche.

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Una panoramica dei metodi di controllo predittivo e dei loro vantaggi nei sistemi moderni.

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Una panoramica di ICRL e del suo ruolo nell'apprendimento del comportamento esperto.

Un nuovo approccio migliora l'esecuzione simbolica in Python usando un Modello di Linguaggio Grande.

Nuove spiegazioni considerano le relazioni tra le caratteristiche per avere decisioni più chiare.

Questo metodo migliora la regressione simbolica assicurando che le equazioni generate rispettino i vincoli necessari.