複雑なデータの形や構造を分析するための数学的手法。
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複雑なデータの形や構造を分析するための数学的手法。
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凸多角形におけるシワのない折り畳みの分析とその影響。
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新しい方法が機械学習のためのトポロジーデータ表現を改善する。
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新しい方法で、データをもっと分かりやすくするためのクリアでコンパクトな木の図が作れるようになったよ。
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2つの革新的なアルゴリズムが、大規模データセットの凸包探索を改善する。
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ファネルポリゴン、隠れたセット、凸カバーについての探求。
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新しい方法が、いろんなアプリに対する幾何学的グラフの効率を向上させる。
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距離測定に基づいて線分やポリラインをグループ化する方法。
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AFMがメッシュを再構築しながら、その構造を保つ方法を学ぼう。
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回路多項式の概要と点の配置におけるその重要性。
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TrueKNNは、検索半径を動的に調整することで近隣検索を改善する。
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2-複素構造を使った複雑なポイントデータを分析する方法。
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Closest String問題とそのさまざまな分野での応用についての紹介。
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新しい方法が、対称性を認識することで複雑なデータの処理を向上させるんだ。
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AUC-optは分類モデルのROC曲線下の面積を向上させることを目的としてる。
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シュタインナー木問題とそのさまざまな分野での応用についての考察。
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新しい方法が幾何グラフを効率的に比較するのを向上させるよ。
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多面体表面上のパスを効率的にリストする新しいアプローチ。
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ほぼ平面グラフと固定平面グラフの交差数の複雑さを探る。
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新しいアルゴリズムがポリゴン内判定の既存の手法を上回ったよ。
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重要な距離関係を維持しながらグラフを縮小する手法を探る。
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幾何学におけるディスク詰めの複雑さと課題を探る。
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新しい方法がメッシュ生成を改善して、正確な表面表現を実現する。
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この記事では、最適な観測経路を見つける上での課題と解決策について探ります。
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ノイズの多い点群データから曲率推定を改善する技術を見てみよう。
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高次元データ分析における効率的なクエリのためのεカバーの探求。
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