機械学習とNP困難問題の近似アルゴリズムを組み合わせたフレームワーク。
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コンピューターサイエンス - データ構造とアルゴリズム
RSS接続障害後のネットワークパスを効率的に管理する方法。
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予算やコンフリクトを考慮した効率的なタスク割り当てに関する研究。
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新しいアルゴリズムが量子状態のための特別直交行列の構築を簡単にする。
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このアプローチは、早いけど不正確なオラクルを使ってマトロイド最適化の効率を高めるよ。
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この研究は、言語モデルの訓練における逆計算の効率を調べてるんだ。
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さまざまなアプリケーションに対して、簡潔なデータ構造が和音グラフを最適化する方法を発見しよう。
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グループの反応から学びつつ、データプライバシーを守る方法を探る。
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頂点重み付き構造におけるエッジパーティションツリーを使った検索時間の改善。
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ParFitは、効果的なネットワーク分析のためにランダムグラフモデルのパラメータフィッティングを簡素化します。
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大規模データセットのフェアクラスタリングのための効率的なアルゴリズムを紹介するよ。
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新しい方法が連合学習のコミュニケーション効率を向上させる。
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農業における水の公平な分配のための戦略、増加する不足の中で。
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この研究では、トーナメントにおける最小重みフィードバック頂点集合を見つける方法を紹介してるよ。
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ハーティガンの方法とクラスタリングにおける役割を探る。
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統計データ分析における切り捨て効果の特定に関する研究。
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ネットワークの堅牢性を手頃に向上させる方法を見てみよう。
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新しいアルゴリズムがワイルドカードやエラーを使ったテキストのパターンマッチングを改善するんだ。
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ネットワークの中心性スコアを下げて、影響力を減らす方法を調査中。
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グラフのスプリットコンプリーションを効果的に管理するためのダイナミックなアプローチを紹介するよ。
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新しいスケッチ手法がデータストリーム分析とメモリ使用量を改善する。
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この作品は数学とコンピュータサイエンスにおける複雑な同定問題を探求してるんだ。
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この記事では、三角形詰め込み問題における重みを最大化するための戦略について話してるよ。
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ランダムな好みのある市場で完璧なマッチングを達成するための洞察。
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動的グラフにおけるサブグラフの接続性と感度オラクルの概要。
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新しいアルゴリズムがスパースグラフにおける最大重み独立集合の解法を改善する。
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クエリ条件が変わった時のLSHの効果を調べる。
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新しいアルゴリズムが予算制約の中でリソース配分戦略を改善するよ。
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スティーナーフォレスト問題への効率的アプローチを探る。
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機械学習におけるプライバシーと学習効率のバランスを探る。
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クラウド環境でのコスト効率を考えたタスクスケジューリングの最適化方法を学ぼう。
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連合形成ゲームにおけるコアの安定性の概要。
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スキップリストでの機械学習技術を使ったデータ検索速度の改善。
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新しい方法がグラフベースの近似最近隣探索の効率を向上させる。
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グラフ彩色、距離彩色、その複雑さの概要。
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新しいアルゴリズムがクラスターの精度を向上させつつ、クエリコストを最小限に抑えてるよ。
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この記事では、クリーク・トランスバーサルの概念と、グラフ理論におけるその重要性について掘り下げるよ。
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ラベリングスキームに関する研究は、障害に対するネットワークの信頼性を向上させる。
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スパナーやスタイナー点、そしてそれらがいろんな応用でどれだけ重要かの概要。
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化学実験室でロボットを効率的にスケジュールするためのガイド。
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