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。
Samuel Rey, Seyed Saman Saboksayr, Gonzalo Mateos
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最先端の科学をわかりやすく解説
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。
Samuel Rey, Seyed Saman Saboksayr, Gonzalo Mateos
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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。
Dasong Gao, Peter Zhi Xuan Li, Vivienne Sze
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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。
Shashank Mani Gautam, Ekta Singla, Ashish Singla
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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。
El Mahdi Chayti, Martin Jaggi
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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。
Junghoon Chae, Chad A. Steed, Travis S. Humble
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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。
Anton Schiela, Roland Herzog, Ronny Bergmann
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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。
Qian Shao, Jiangrui Kang, Qiyuan Chen
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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。
Volker Mehrmann, Emre Mengi
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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。
Vladimir Igoshin, Alexey Kokhanovskiy, Mihail Petrov
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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。
Albert Salmi, Miloslav Capek, Lukas Jelinek
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この記事では、データ分析における継続的モデルへの移行について話してるよ。
Masahiro Yukawa
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インピシットオイラー法の概要とその微分逆問題への応用。
Uwe Naumann
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新しい技術は、色と形の表現を切り離すことで画像のリアリズムを向上させる。
Victor Rong, Jingxiang Chen, Sherwin Bahmani
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革新的な方法が豚の栄養と農業の持続可能性を向上させる。
Gabriel D. Uribe-Guerra, Danny A. Múnera-Ramírez, Julián D. Arias-Londoño
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新しい方法がコンピュータグラフィックスの不確実性推定を改善して、リアルなシーン表現ができるようになったよ。
Linjie Lyu, Ayush Tewari, Marc Habermann
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研究者たちは、医療や環境浄化の実際の応用のために遺伝子回路を最適化しているよ。
Michal Kobiela, Diego A. Oyarzún, Michael U. Gutmann
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ベンチプレスは、より良いパフォーマンスのための量子ソフトウェア開発キットの効率を測定する。
Paul D. Nation, Abdullah Ash Saki, Sebastian Brandhofer
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新しい方法が複素数値ニューラルネットワークを使ってデータ伝送を改善する。
Dahlia Devapriya, Sheetal Kalyani
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この記事では、最適化ソリューションでプライバシーを守る方法について話してるよ。
Alexander Benvenuti, Brendan Bialy, Miriam Dennis
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曲線は交通と安全において重要な役割を果たす。
C. Yalçın Kaya, Lyle Noakes, Philip Schrader
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最適なデータ投影を使ってナイーブベイズモデルの精度を向上させる。
David P. Hofmeyr, Francois Kamper, Michail M. Melonas
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新しい方法がイベントトリガー制御を改善して、リソース効率を上げるよ。
Pio Ong, Manuel Mazo, Aaron D. Ames
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この記事では、不確実な予測にもかかわらず、意思決定を最適化するシステムを紹介してるよ。
Omar Bennouna, Jiawei Zhang, Saurabh Amin
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変化するデータに効率的に適応するリアルタイムグラフ学習の新しい手法。
Hector Chahuara, Gonzalo Mateos
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新しい方法が、フェデレーテッドラーニングにおけるデータプライバシーを保ちながら勾配推定を強化する。
Chenlin Wu, Xiaoyu He, Zike Li
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新しい方法が不確実な条件下でのドローンの飛行安全性と効率を向上させる。
Christian Vitale, Savvas Papaioannou, Panayiotis Kolios
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量子コンピューティングがビジネスの最適化プロセスを改善する役割を探る。
Andrés N. Cáliz, Jordi Riu, Josep Bosch
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新しいアルゴリズムがスパース関連の問題を解決する効率を向上させる。
Fatih Selim Aktas, Mustafa Celebi Pinar
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一般化線形混合モデルのランダム効果の計算を効率化する新しい方法が登場した。
Tonglin Zhang
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量子回路シミュレーションの性能を向上させる新しいツール。
Chuan-Chi Wang
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ARLBenchは、効率的なベンチマークツールを使って強化学習のハイパーパラメータ調整を簡単にするよ。
Jannis Becktepe, Julian Dierkes, Carolin Benjamins
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変分法と断熱技術を組み合わせて量子状態の準備を改善する。
Wooseop Hwang, Bálint Koczor
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レーダー通信技術におけるEMF曝露を最小限に抑えるための革新的なアプローチ。
Mariem Chemingui, Ahmed Elzanaty, Rahim Tafazolli
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g-凸関数とその最適化や幾何学での応用についての見方。
Yu Wang, Ke Ye
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新しい技術が非線形最小二乗問題の複数の解を見つける効率を向上させる。
Alban Bloor Riley, Marcus Webb, Michael L Baker
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制御システムはさまざまな分野で行動を調整して、不確実性に対処し、パフォーマンスを最適化するんだ。
Philipp A. Guth, Peter Kritzer, Karl Kunisch
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新しい方法でロボットが忙しい環境に適応できるようになったよ。
Naman Kumar, Antareep Singha, Laksh Nanwani
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科学や工学における逆問題を解決するためのデータ選択方法の最適化。
Kathrin Hellmuth, Christian Klingenberg, Qin Li
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機械学習を使ってJCASシステムの公平性の新しい方法を検討中。
Mengyuan Ma, Tianyu Fang, Nir Shlezinger
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新しいカロリメーターのデザインが、粒子物理学の実験での測定精度の向上を約束してるよ。
Oleksandr Borysov, Shan Huang, Kamil Zembaczyński
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