ノンリニアオフセットフリーMPCが制御システムの安定性とパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。
Steven J. Kuntz, James B. Rawlings
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ノンリニアオフセットフリーMPCが制御システムの安定性とパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。
Steven J. Kuntz, James B. Rawlings
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新しいアルゴリズムがトラックの荷物の積み下ろしのための倉庫ドック管理を改善するよ。
Yueyi Li, Mehrdad Mohammadi, Xiaodong Zhang
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ユニークなアルゴリズムを使って変化するシステムを追跡する方法を学ぼう。
András Sasfi, Alberto Padoan, Ivan Markovsky
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高度な最適化技術を使って、意思決定の効率を高める。
Zi-Song Shen, Feng Pan, Yao Wang
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より早く、より明確な医療画像診断技術がヘルスケアを変えてる。
Alessandro Perelli, Carola-Bibiane Schonlieb, Matthias J. Ehrhardt
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科学者たちは、高度なアルゴリズムと効率的な手法を使ってCTスキャン画像を改善している。
Patricio Guerrero, Simon Bellens, Wim Dewulf
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新しいアプローチが、最大重み独立集合の課題に取り組む効率を高める。
Ernestine Großmann, Kenneth Langedal, Christian Schulz
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アルゴリズムがデータからどうやって小さな調整や制御方法を使って学ぶかを発見しよう。
Getachew K. Befekadu
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ANaGRAMは、機械学習と物理学を組み合わせて、より良い問題解決を目指してるよ。
Nilo Schwencke, Cyril Furtlehner
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最適制御がエンジニアリングと医療での意思決定をどう改善するかを学ぼう。
Aaron Pim, Tristan Pryer, Alex Trenam
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リラクゼーション法が二層最適化の複雑な意思決定をどう簡単にするかを発見しよう。
Imane Benchouk, Lateef Jolaoso, Khadra Nachi
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さまざまな分野での最適化の重要な方法と実際の応用を見つけてみよう。
Vinit Ranjan, Stefano Gualandi, Andrea Lodi
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制約のある動きがロボティクスから群衆ダイナミクスまで、いろんな分野にどう影響するか探ってる。
Anton Pozharskiy, Armin Nurkanović, Moritz Diehl
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切らずに中を見る技術を発見しよう。
Ander Biguri, Tomoyuki Sadakane, Reuben Lindroos
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量子コンピューティングがいろんな業界で線形最適化をどう強化するか探ってみよう。
Zeguan Wu, Xiu Yang, Tamás Terlaky
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研究者たちがPageRankの最適化という複雑な問題にどう取り組んでいるかを学ぼう。
Shang-Ru Yang, Yung-Han Liao, Chih-Ching Chien
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ニューラルネットワークがいろんな分野で非線形最適化をどう向上させるかを発見しよう。
Robert B. Parker, Oscar Dowson, Nicole LoGiudice
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効率的な倉庫のロットスケジューリングのための革新的なソリューションを見つけよう。
Danny Segev
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研究者が動的システムでパラメータの変化にどう対処して、より良い結果を出すかを学ぼう。
Jamiree Harrison, Enoch Yeung
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プロキシアサインメントがさまざまな業界でリソース管理をどう改善するか学ぼう。
Chamsi Hssaine, Huseyin Topaloglu, Garrett van Ryzin
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フローモMRIは、乱流の複雑な挙動をリアルタイムで明らかにするよ。
A. Kontogiannis, P. Nair, M. Loecher
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複雑な数学の概念とその実世界での使い方を楽しく見てみよう。
Anna Lentz
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効率的に素早く賢いリソース判断をする方法を学ぼう。
Jingruo Sun, Wenzhi Gao, Ellen Vitercik
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ファストRFBアルゴリズムを発見して、複雑な最適化問題を解決する影響を見てみよう。
Radu Ioan Bot, Dang-Khoa Nguyen, Chunxiang Zong
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AIが人間の意図に沿って unintended outcomesなしにどう調和できるかを発見しよう。
Paria Rashidinejad, Yuandong Tian
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平均場ゲームが複雑なシステムで戦略を最適化する方法を学ぼう。
Wenyu Cong, Jingtao Shi, Bingchang Wang
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SFLAを発見しよう!意思決定の不確実性に対処する新しいアプローチだよ。
Yihong Zhou, Yuxin Xia, Hanbin Yang
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ワクチンへの懐疑心と健康への取り組みの中での競争を見てみよう。
Mauro Garavello, Elena Rossi, Abraham Sylla
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最適輸送が物流、データサイエンス、日常の応用にどう影響するかを学ぼう。
Sachin Shivakumar, Georgiy A. Bondar, Gabriel Khan
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ポリヘドラが現代のエンジニアリング制御システムにどう影響を与えているかを発見しよう。
Boris Houska, Matthias A. Müller, Mario E. Villanueva
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SIPMが機械学習の円錐最適化をどう変えるか発見しよう。
Chuan He, Zhanwang Deng
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EITの新しい手法で、もっと早くてクリアな画像が得られる方法を発見しよう。
Neil Dizon, Jyrki Jauhiainen, Tuomo Valkonen
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MPCが切替システムの制御をどう変革するかを発見しよう。
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ラグランジュ指数ポリシーについて学んで、その意思決定への影響を考えてみて。
Konstantin Avrachenkov, Vivek S. Borkar, Pratik Shah
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サロゲートベースの最適化が化学プロセスをどう効率化するかを学ぼう。
Mathias Neufang, Emma Pajak, Damien van de Berg
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レウロックス多角形のユニークな特性と実世界の応用を発見しよう。
Beniamin Bogosel
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MAPLEが非線形整数プログラムの解法をどれだけ速めるかを発見しよう。
Wenbo Liu, Akang Wang, Wenguo Yang
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確率的一次法が最適化の課題をどう簡単にするか学ぼう。
Chuan He
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イベントカメラは視覚データのキャプチャを強化し、シーンのマッピングと動きの精度を向上させるよ。
Shuang Guo, Guillermo Gallego
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MDPと制約がいろんな分野で意思決定をどう改善するかを学ぼう。
Panagiotis D. Grontas, Anastasios Tsiamis, John Lygeros
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AIが革新的なモデルや技術を通じてエンジニアリングソリューションをどう改善しているかを発見しよう。
John M. Hanna, Irene E. Vignon-Clementel
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極分解とプロクルステス問題が行列の課題をどう簡単にするかを見つけてみよう。
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投入-出力モデルを通じて、どのように互いに結びついた経済がネットワークとして機能するのかを探ろう。
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不確実な状況の中でより良い決断をする方法を学び、後悔を最小限に抑えよう。
Eilyan Bitar
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ナップサック問題で荷物の詰め方を最適化する方法を学ぼう。
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さまざまな分野でどうやって因果関係を学ぶかを見てみよう。
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効果的に最適なビジネスロケーションを見つけるための革新的な方法を発見しよう。
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サロゲートモデリングが多体システムの最適化をどう早めるか学ぼう。
Augustina C. Amakor, Manuel B. Berkemeier, Meike Wohlleben
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さまざまなアプリケーションで線形時間変動システムがどのように時間とともに適応するかを学ぼう。
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パッシブLTVシステムがエネルギーを効率よく管理する方法を学ぼう。
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より良い結果のために賢い選択をする方法を学ぼう。
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量子技術は、さまざまな業界で複雑な最適化問題の解決方法を変えている。
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材料科学における複雑なインターフェースのモデリングに対する新しいアプローチ。
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自動化された方法は、知識グラフのサイクルを解決して、データ関係を明確にするよ。
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化学反応がどんな風に人生や経済に影響を与えるかを探ってみよう。
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ランダムさと競争の中での意思決定戦略を探ってみて。
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データ分析の効率を上げるための特徴選択メソッドについて学ぼう。
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リソースを最適化して、いろんなシナリオでより良い決断をする方法を学ぼう。
Guanghui Lan, Tianjiao Li, Yangyang Xu
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不確実なシステムを安全にナビゲートして最適な結果を得る方法を学ぼう。
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賢い予測とコラボレーションでビジネスがどうやって成功するか学ぼう。
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最適化アルゴリズムの進化とさまざまな分野への影響を探ってみて。
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機械が詳しい指示なしでどうやって学んで適応するかを発見しよう。
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新しい技術が環境の変化に応じてAIエージェントの学習効率を向上させる。
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Gramsは機械学習モデルの最適化に新しい視点を提供してるよ。
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センサーがいろんな分野でターゲット追跡にどんな風に協力するかを発見しよう。
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スマートな負荷遮断が需要の急増時に電力の安定性を保つ方法を学ぼう。
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データ生成を良くするための拡散モデルの強化について。
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ゲームや日常生活でプレイヤーがどんな風に選択をするか探ってみよう。
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ニューラルネットワークは、さまざまな分野で困難な逆問題の明瞭さを取り戻す。
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AIの新しい手法がデータパターンを使って複雑なMIPの解決を速めてるよ。
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市場の不確実性の中で賢く投資を管理する方法を学ぼう。
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患者の予約をスムーズにして、医療効率をアップさせる。
Nikolai Lipscomb, Xin Liu, Vidyadhar G. Kulkarni
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機械学習におけるシンプルなニューラルネットワークの可能性を探ろう。
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複雑なLPVシステムを制御するためのデータ駆動型表現の革新的な使い方を探ってみて。
Chris Verhoek, Ivan Markovsky, Sofie Haesaert
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保険会社が再保険や投資戦略を通じてリスクを管理する方法を学ぼう。
Jian-hao Kang, Zhun Gou, Nan-jing Huang
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バイレベル最適化と新しい効果的なアルゴリズムについての考察。
Xiaoning Bai, Shangzhi Zeng, and Jin Zhang
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リーダーとフォロワーの間の意思決定戦略についての考察。
Zhun Gou, Nan-Jing Huang, Xian-Jun Long
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掃除のプロセスが私たちの動きや相互作用の理解をどう形作るかを学んでみよう。
Matías Godoy, Manuel Torres-Valdebenito, Emilio Vilches
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ハイブリッドな固体-多孔質構造が、強さと軽さでエンジニアリングをどう変えるかを発見しよう。
Shuzhi Xu, Hiroki Kawabe, Kentaro Yaji
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SEIR-HCDモデルがCOVID-19の感染伝播を理解し管理する手助けをする方法を学ぼう。
Olga Krivorotko, Tatiana Zvonareva, Andrei Neverov
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FFCGは、複雑な最適化問題に取り組むためのより速くて賢い方法を提供してるよ。
Yi-Xiang Hu, Feng Wu, Shaoang Li
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