オープン最適化アルゴリズムとその適応性をじっくり見てみよう。
Jaap Eising, Florian Dörfler
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オープン最適化アルゴリズムとその適応性をじっくり見てみよう。
Jaap Eising, Florian Dörfler
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Mathias Staudigl, Simon Weissmann, Tristan van Leeuwen
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不確実な状況での意思決定を改善する方法で、リスクとリワードのバランスを取る。
Kerstin Schneider, Helene Krieg, Dimitri Nowak
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新しい方法が、衛星が衝突を避けるために位置を伝えるのを手助けしてるよ。
Mathias Hudoba de Badyn, Jonas Binz, Andrea Iannelli
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仕事のスケジューリングが農業の生産性やイノベーションにどう影響するかを学ぼう。
Florian Linß, Mike Hewitt, Janis S. Neufeld
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学習モデルを制御システムに組み込むと、もっと賢いロボットや車ができるよ。
Amon Lahr, Joshua Näf, Kim P. Wabersich
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新しいアプローチはがん治療の効果や患者ケアを改善することを目指してるよ。
Jason Sonith
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動的環境でのオンライン最適化を強化する2つの新しいアルゴリズム。
Umberto Casti, Sandro Zampieri
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ロボットマニピュレーターの仕組みや、私たちの世界での使い方を学ぼう。
Luke Bhan, Peijia Qin, Miroslav Krstic
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ロバスト最適化が不確実性の中で意思決定をどう向上させるかを学ぼう。
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複雑な制御システムとその応用を簡単に見てみよう。
Folke Friedrich, Johann Reger, Timo Reis
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レースウェイ池が藻類を使ってエネルギーと水処理をどう行ってるか学ぼう。
L. J. Alvarez-Vazquez, A. Martinez, M. E. Vazquez-Mendez
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分散最適化技術を通じた複雑な問題解決におけるチームワークの観察。
Zeyu Peng, Farhad Farokhi, Ye Pu
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最適輸送が時間と空間を通じて資源の移動をどのように再構築するかを学ぼう。
Alec Metsch
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クライアントの移動距離を最小限にするための施設配置の新しい方法。
Zacharie Ales, Cristian Duran-Matelunaa, Sourour Elloumi
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バイレベル最適化の進化と、それがさまざまな分野に与える影響を探ってみて。
Jianhui Li, Shi Pu, Jianqi Chen
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フローマッチングが確率を成功へのロードマップのように導く方法を学ぼう。
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近接バンドル法が複雑な最適化課題にどう対処するかを発見しよう。
Jiaming Liang
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最適輸送が物流やエンジニアリングデザインをどう変えるかを発見しよう。
Karol Bołbotowski, Guy Bouchitté
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新しいアルゴリズムがエージェントの学習と協力を効率的にサポートする方法を発見しよう。
Emile Anand, Ishani Karmarkar, Guannan Qu
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パーソナルサウンドゾーンが日常生活の音響体験をどう変えるか探ってみて。
Neil Jerome A. Egarguin, Daniel Onofrei
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シュタインナー木が障害物を避けつつ効率的なネットワークを作る方法を学ぼう。
Victor Parque
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PDQP-Netが凸二次プログラムの解法をどれだけ速くするかを学ぼう。
Linxin Yang, Bingheng Li, Tian Ding
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マルチチャネルキューイングシステムがリクエストを効率的に管理する方法を学ぼう。
M. V. Yashina, A. G. Tatashev
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ソーラーORC技術とP2Pエネルギー取引のクリーンエネルギーの利点を探ってみよう。
Silvia Anna Cordieri, Chiara Bordin, Sambeet Mishra
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研究者たちがどんな新しいアプローチで最適制御問題に取り組んでいるかを発見しよう。
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安定した無線通信の電力管理のための革新的な戦略を見つけよう。
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線形監視が複雑な制御問題における機械学習をどうやって強化するかを発見しよう。
William Sharpless, Zeyuan Feng, Somil Bansal
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新しい方法が分散データ学習でバイアスの問題に取り組みながら注目を浴びてるよ。
Mert Gurbuzbalaban, Mohammad Rafiqul Islam, Xiaoyu Wang
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自動化された決定におけるバイアスを防ぐための公平な分類を探る。
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自動制御がシステムをチェックしてスムーズに動かす方法を見つけよう。
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グループで意見が違う時の対処法。
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分散最適化が問題解決のチームワークをどう改善するかを見てみよう。
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SHAMがいろんな分野で複雑な最適化問題をどんなふうに簡単にしてるか知ってみて!
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データ駆動型の制御がテクノロジーの未来をどう変えてるか探ってみて。
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データ主導のLQRが、事前知識なしで制御システムをどう変えるか発見しよう。
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新しい方法でParaOptを使って最適制御問題の解決効率がアップしたよ。
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リスク測定の強さが、意思決定の不確実性を乗り越えるのにどう役立つかを学ぼう。
Guanyu Jin, Roger J. A. Laeven, Dick den Hertog
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