Informatica - Strutture dati e algoritmi

Anticipare eventi futuri influenza le decisioni nella vita di tutti i giorni e nella tecnologia.

Un framework che unisce l'apprendimento automatico e gli algoritmi di approssimazione per problemi NP-difficili.

Metodi per gestire in modo efficiente i percorsi di rete dopo i guasti di connessione.

Uno studio sull'assegnazione efficiente dei compiti tenendo conto dei budget e dei conflitti.

Nuovo algoritmo semplifica la costruzione di matrici ortogonali speciali per stati quantistici.

Questo approccio migliora l'efficienza nell'ottimizzazione dei matroid usando oracoli veloci ma imprecisi.

Questa ricerca esamina l'efficienza del calcolo all'indietro nell'addestramento dei modelli di linguaggio.

Scopri come le strutture dati concise ottimizzano i grafi cordali per diverse applicazioni.

Uno sguardo all'apprendimento dalle risposte di gruppo, garantendo la privacy dei dati.

Migliorare i tempi di ricerca usando gli Edge Partition Trees in strutture con pesi sui vertici.

ParFit semplifica l'adattamento dei parametri nei modelli di grafi random per un'analisi di rete efficace.

Presentiamo un algoritmo efficiente per il clustering equo di grandi dataset.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della comunicazione nell'apprendimento federato.

Strategie per una distribuzione equa dell'acqua in agricoltura in mezzo alla crescente scarsità.

Questo studio presenta metodi per trovare i set di vertici di feedback di peso minimo nei tornei.

Uno sguardo al metodo di Hartigan e al suo ruolo nel clustering.

Uno studio su come identificare gli effetti di troncamento nell'analisi dei dati statistici.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la robustezza della rete in modo economico.

Un nuovo algoritmo migliora il riconoscimento di schemi nel testo con caratteri jolly e errori.

Esaminando metodi per abbassare i punteggi di centralità e ridurre l'influenza nelle reti.

Introducendo un approccio dinamico per gestire efficacemente il completamento diviso nei grafi.

Un nuovo metodo di sketch migliora l'analisi dei flussi di dati e l'uso della memoria.

Questo lavoro esplora problemi di identificazione complessi nella matematica e nell'informatica.

Questo articolo parla di strategie per massimizzare i pesi nei problemi di packing a triangolo.

Approfondimenti su come ottenere abbinamenti perfetti in mercati con preferenze casuali.

Una panoramica sulla connettività dei sottografi e sugli oracoli di sensibilità nei grafi dinamici.

Nuovi algoritmi migliorano le soluzioni per l'insieme indipendente di peso massimo nei grafi sparsi.

Esamina l'efficacia di LSH quando si trova di fronte a condizioni di query in cambiamento.

Nuovi algoritmi migliorano le strategie di allocazione delle risorse sotto vincoli di budget.

Uno sguardo a metodi efficienti per il difficile problema della Steiner Forest.

Esplorare l'equilibrio tra privacy ed efficienza nell'apprendimento nel machine learning.

Impara a ottimizzare la programmazione dei compiti per un'efficienza dei costi negli ambienti cloud.

Una panoramica sulla stabilità core nei giochi di formazione di coalizioni.

Migliorare la velocità di ricerca dei dati attraverso tecniche di machine learning nelle skip list.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella ricerca degli oggetti più vicini approssimati basata su grafi.

Una panoramica della colorazione dei grafi, della colorazione a distanza e delle loro complessità.

Nuovi algoritmi migliorano la precisione del clustering riducendo i costi delle query.

Questo articolo esplora il concetto di trasversali di clique e la loro importanza nella teoria dei grafi.

La ricerca sui sistemi di etichettatura migliora l'affidabilità della rete contro i guasti.

Una panoramica sugli spanner, i punti di Steiner e la loro importanza in varie applicazioni.