最適化 に関する最新の記事

新しい方法で、パフォーマンスを保ちながらニューラルネットワークのサイズを減らせる。

新しいフレームワークがリレーショナルデータとグラフデータのクエリを最適化するよ。

Galleyはスパーステンソルを使ってプログラミングを簡単にし、効率とパフォーマンスを向上させるよ。

マルチタスク学習がモデルのパフォーマンスと一般化にどう影響するかを探る。

新しいアルゴリズムは、量子コンピューティングと古典的な手法を組み合わせて計算を加速させる。

最適化戦略を組み合わせることで、強化学習タスクでの学習が向上するよ。

新しい機械学習法が混合整数線形計画の制約選択を改善する。

新しいコンテナ積載計画のアプローチが、輸送の効率を向上させる。

不確実な環境でのリスク中立的最適化の方法。

量子コンピュータにおけるエラー管理技術の見直し。

この方法は、電気自動車の統合を電力網にうまく管理するのに役立つよ。

新しいアプローチで衛星画像の結合が改善され、分析がより良くなるよ。

機械学習の複雑な最適化課題を解決するための新しい方法を見てみよう。

PySLSQPは非線形プログラミングを簡単にしてくれて、リアルタイムでの可視化や自動微分もできるよ。

この論文は、実験デザインを最適化して効率と成果を向上させる方法について話してるよ。

新しい手法が、曲線の交差を最小限に抑えることで、ストーリーラインの描画の明瞭さを向上させる。

トランスフォーム方言は、コンパイラの最適化においてパフォーマンスエンジニアにより良いコントロールを提供するよ。

新しいアルゴリズムが整数線形計画法の効率を向上させて、最適化問題を解決するのに役立ってるよ。

バイスタブル折り紙構造がエンジニアリングデザインや応用をどう変えているかを発見しよう。

深層学習を使った新しい方法が、核融合エネルギーのためのステラレーター設計を加速させる。

研究者たちは、署名変換技術を使って非線形システムの予測制御戦略を開発している。

制約のある確率最適化問題に取り組む新しいアプローチを紹介します。

HESSOはモデル圧縮を簡単にして、ニューラルネットワークをより効率的にしつつ、性能を落とさないようにしてるんだ。

自動化ツールを使った制御システムの効率的なアプローチ。

無線通信の電力消費を減らすために設計された新しいモデル。

難しい制約付き最適化問題に効果的に取り組む新しいアプローチを紹介するよ。

新しいアプローチが宇宙船の軌道計画を近直線ハロ軌道に強化する。

量子コンピュータの方法が、複雑な組合せ最適化問題の解決を進化させてるよ。

デジタルツインが自動運転車の運用をどう改善するかを見てみよう。

量子アルゴリズムは、関数の凸性をテストする効率的な方法を提供する。

この研究は、凸最適化を使ってデータから有向非巡回グラフを学ぶのを簡単にしてるよ。

GEVOはモバイルデバイスのメモリ使用を最小限に抑えつつ、3Dマッピングを改善する。

改善された膝用エクソスケルトンは、リハビリ中に座った状態から立ち上がる動作を助ける。

新しいファーストオーダーのMAMLのバリアントがメタ学習タスクでの効率を向上させるよ。

量子コンピュータのパフォーマンスにおける主要な課題と視覚ツールを調べる。

フェンケル双対性の応用と最適化や解析における重要性を発見しよう。

新しい方法が半教師あり学習でのサンプル選択を強化する。

この記事では、ダンピング最適化を通じてシステムの安定性を向上させる手法について説明するよ。

研究は、バックスキャッタリングを減らして光の操作を改善するためにナノアンテナの最適化に焦点を当てている。

この記事では、信号品質と信頼性を向上させるためのアンテナ設計の改善について話してるよ。