Scopri come gli invarianti controllati mantengono la sicurezza in vari sistemi a tempo continuo.
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Matematica - Ottimizzazione e controllo
RSSIntroduzione di metodi per prendere decisioni più sicure negli ambienti di apprendimento per rinforzo.
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Un modello che collega le previsioni alla decisione multistadio per risultati migliori.
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Uno sguardo ai metodi moderni nel design ingegneristico per efficienza e prestazioni.
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Quest'articolo parla delle disuguaglianze variazionali e della loro importanza nell'ottimizzazione e nel machine learning.
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Sto studio introduce un approccio nuovo per la riduzione delle dimensioni usando la distanza Gromov-Wasserstein semi-rielaborata.
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Uno sguardo a come gli agenti interagiscono e prendono decisioni nel tempo.
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Analizzare il comportamento degli utenti per migliorare i sistemi di trasporto pubblico urbano.
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Uno sguardo a come le macchine Ising migliorano le tecniche di ottimizzazione.
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Esplora come l'MPC gestisce l'incertezza e l'accuratezza del modello per un controllo efficace.
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Un metodo per migliorare l'efficienza del sistema senza conoscere i dettagli.
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Un metodo per derivare funzioni di costo analizzando le azioni degli esperti in ambienti complessi.
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Scopri come le spiegazioni controfattuali migliorano la chiarezza nelle decisioni di ottimizzazione.
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CALDERA offre una compressione del modello efficiente mantenendo le prestazioni per ambienti a risorse limitate.
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Migliorare i metodi di ottimizzazione tramite UCB nelle strategie bayesiane locali.
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Questo articolo esamina le complessità delle tecniche di rilevamento e recupero senza etichetta.
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Nuove strategie migliorano l'ottimizzazione in ambienti incerti.
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Nuovo metodo migliora l'efficienza nei problemi di ottimizzazione minimax distribuiti.
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Introduzione di algoritmi per bilanciare obiettivi multipli nei compiti di ottimizzazione.
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Un nuovo metodo di supporto decisionale aiuta i gestori forestali a pianificare in condizioni di incertezza.
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Quest'articolo esamina i metodi di controllo del feedback per una gestione efficiente dei liquidi nei serbatoi.
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Esaminando come gli investimenti in autosufficienza influenzano i mercati dell'elettricità e le emissioni.
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Scopri come la geometria tropicale rimodella la nostra comprensione delle forme e delle relazioni.
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Un nuovo metodo migliora la stima della matrice di covarianza senza assunzioni rigorose.
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Nuovi metodi migliorano le prestazioni della SVM negli spazi iperbolici per dati complessi.
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Un nuovo metodo per migliorare l'addestramento del machine learning con dati diversi.
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Uno sguardo alle strategie per gestire grandi gruppi di agenti attraverso l'apprendimento per rinforzo.
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Analizzando la convergenza di SGD con momentum attraverso metodi basati su finestre temporali.
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Un approccio sistematico per controllare le malattie mentre si bilanciano gli impatti sulla salute e sull'economia.
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Uno sguardo chiaro alle forme create dalle disuguaglianze quadratiche e alle loro applicazioni.
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Scopri come i metodi di controllo stocastico aiutano nelle decisioni incerte.
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Un approccio innovativo migliora il campionamento da distribuzioni di probabilità difficili.
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Nuovo algoritmo raggiunge un basso rimpianto in ambienti di apprendimento dinamici senza conoscenze preliminari.
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Esplorare approcci per ottimizzare modelli di machine learning in ambienti dinamici.
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Introducendo un metodo inverso semplice per risolvere problemi di taglio bilanciato in modo efficiente.
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Un nuovo metodo che combina GRASP e ottimizzazione con chiave casuale per risolvere problemi complessi.
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Introducendo un metodo per i robot per navigare in sicurezza senza mappe dettagliate.
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Migliorare l'adattabilità negli algoritmi di ottimizzazione appresi usando metodi tradizionali.
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Questo documento presenta un nuovo design per i controllori che si adattano alle incertezze nei sistemi di controllo.
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L'apprendimento per rinforzo open-loop offre un modo nuovo per gli agenti di fare scelte.
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