Matematica - Ottimizzazione e controllo

Esplorando un nuovo metodo per prendere decisioni migliori in vari ambiti.

Una guida ai metodi e strategie di campionamento nell'ottimizzazione a scatola nera.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini nelle TAC con impianti metallici.

Nuovi algoritmi migliorano il tempismo della somministrazione dei trattamenti per un coinvolgimento migliore dei pazienti.

Uno sguardo alle caratteristiche di Adam e alle sue prestazioni nell'addestramento dei modelli.

Uno sguardo ai metodi per semplificare funzioni ad alta dimensione nei sistemi di controllo.

Esplorando soluzioni locali per le disuguaglianze variazionali nell'ottimizzazione e nell'economia.

MetaOptimize migliora le prestazioni del modello regolando dinamicamente le impostazioni di apprendimento.

Esplora come il momento migliora il Gradient Descent Stocastico nel machine learning.

Scopri come i DDPM migliorano il controllo del feedback per i sistemi non lineari.

Un nuovo approccio per migliorare le soluzioni ACOPF usando rilassamenti lineari a piano di taglio.

Un nuovo metodo ottimizza la velocità delle navi per ridurre l'inquinamento acustico che colpisce i mammiferi marini.

Nuovi metodi migliorano la presa di decisioni in situazioni complesse con obiettivi in conflitto.

Questo articolo esamina nuovi metodi nell'ottimizzazione a somma finita sotto la condizione PL.

Un nuovo framework migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi di ottimizzazione bilevel.

Presentiamo un nuovo metodo per un fine-tuning dei modelli più efficiente.

Scopri come le reti prescrittive migliorano le decisioni terapeutiche nella salute personalizzata.

Uno sguardo ai metodi di controllo al contorno per l'equazione KdVBH.

Questo articolo parla dei metodi per addestrare in modo efficiente reti neurali ReLU a due strati.

Questo articolo parla dell'importanza dell'inizializzazione dei parametri nelle reti neurali.

Le ricerche mostrano i vantaggi dei metodi adattivi senza radice quadrata per addestrare i modelli di deep learning.

Un nuovo modello migliora l'integrazione delle batterie nei sistemi energetici.

Un metodo per trovare gli equilibri di Nash in scenari decisionali complessi.

Esplorare metodi di ottimizzazione robusta per dati incerti nelle decisioni.

Esaminando come i sistemi Lur'e positivi mantengono la stabilità in diverse condizioni.

Un metodo efficiente per adattare modelli complessi usando dati probabilistici.

Esplora come le coalizioni prendono decisioni di investimento migliori insieme.

Quest'articolo esplora come la tensione superficiale e la gravità influenzano il comportamento dei liquidi.

Uno sguardo alle strategie di condivisione equa delle risorse nei giochi e nella vita reale.

Un metodo che combina l'operatore di Koopman e gli approcci a kernel per migliorare il controllo dei sistemi non lineari.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'ottimizzazione polinomiale.

Uno sguardo ai giochi di campo medio e al loro ruolo nei sistemi multiagente.

Esplorare l'impatto dei dati pubblici sulla privacy differenziale nel machine learning.

Nuovo metodo usa un atomo di Rydberg per soluzioni rapide di programmazione intera.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza dei modelli di diffusione per compiti generativi.

Esplorare come il machine learning migliora l'efficienza e l'efficacia dei risolutori MILP.

Politiche innovative offrono flessibilità ed efficienza nelle sfide decisionali.

Questo lavoro presenta tecniche per risolvere in modo efficace problemi di ottimizzazione sparsa.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza dei materiali nel confezionare forme irregolari.

Un nuovo approccio permette agli agenti di ottimizzare insieme con la minima condivisione di dati.