構成最適化とその実世界での応用を理解するためのガイド。
Yao Yao, Qihang Lin, Tianbao Yang
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再生可能エネルギーの不確実性を扱うエネルギーシステムの作り方を学ぼう。
Moritz Wedemeyer, Eike Cramer, Alexander Mitsos
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強化学習が機械のコミュニケーションや意思決定をどう向上させるか学ぼう。
Evelyn Hubbard, Liam Cregg, Serdar Yüksel
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放物型偏微分方程式を使った制御システムの探求。
Enrique Fernandez-Cara, Roberto Morales, Diego A. Souza
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新しい方法が不確実性の下での最適化の課題に挑んでるよ。
Georgii Bychkov, Darina Dvinskikh, Anastasia Antsiferova
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二次最適化が不確実性の中での意思決定にどう役立つか学ぼう。
Immanuel M. Bomze, Daniel de Vicente
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新しい方法で複雑な最適化問題がもっと簡単に早く解けるようになったよ。
Juan Liu, Nan-Jing Huang, Xian-Jun Long
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ネガティブステップサイズはニューラルネットワークのトレーニング性能を向上させるかもしれない。
Betty Shea, Mark Schmidt
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DRLを使うことで、再生可能エネルギーの利益のためのバッテリー管理が改善されるよ。
Caleb Ju, Constance Crozier
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準凸関数を使った機械学習モデルの最適化についての考察。
A. V. Gasnikov, M. S. Alkousa, A. V. Lobanov
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最適化手法が意思決定や問題解決をどう改善するかを学ぼう。
O. S. Savchuk, M. S. Alkousa, A. S. Shushko
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SPMOが複雑な数学をもっと扱いやすく、実用的にする方法を学ぼう。
Jared Miller, Jie Wang, Feng Guo
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設定を調整することで、コンピュータのアルゴリズムを改善できることを学ぼう。
Rajiv Sambharya, Bartolomeo Stellato
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線形最適化問題を解くための原始内部点法について学ぼう。
Wenzhi Gao, Huikang Liu, Yinyu Ye
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最適制御とその実世界での応用についての深い探求。
Getachew K. Befekadu
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動的標的防御がどうやってデータ攻撃から電力システムを守るかを学ぼう。
Ke Sun, Iñaki Esnaola, H. Vincent Poor
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複雑な行列を分解してデータ分析をもっと良くする方法を詳しく見てみよう。
Hesameddin Mohammadi, Mohammad Tinati, Stephen Tu
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サービス提供者と顧客のつながりを改善する方法を探る。
Dan Nissim, Danny Segev, Alfredo Torrico
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エージェントがスマートアルゴリズムを使ってエネルギー市場でどう入札するかを学ぼう。
Luca Di Persio, Matteo Garbelli, Luca M. Giordano
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不確実な状況での意思決定を改善する新しい方法を学ぼう。
Charita Dellaporta, Patrick O'Hara, Theodoros Damoulas
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既存データを使って適応的手法で治療効果を調べる。
Jeonghwan Lee, Cong Ma
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新しい方法がロボットの不確実な環境でのバランス維持を助ける。
Mohammad Ramadan, Mihai Anitescu
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新しいモデルがエネルギー貯蔵の意思決定と運用効率を向上させる。
Maaike B. Elgersma, Germán Morales-España, Karen I. Aardal
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計画期間がエネルギー貯蔵の決定や利益にどんな影響を与えるか学ぼう。
Eléa Prat, Richard M. Lusby, Juan Miguel Morales
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FWAは、慎重な重みの平均化を通じて機械学習の速度と一般化を改善するんだ。
Peng Wang, Li Shen, Zerui Tao
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大規模なグループでの協力戦略をミーンフィールドゲームを通じて探る。
Yu Si, Jingtao Shi
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SPARKLEは、エージェントのためのユニークな戦略で効果的な分散型意思決定を可能にするよ。
Shuchen Zhu, Boao Kong, Songtao Lu
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AdamZは、効果的に学習率を調整してモデルのトレーニングを強化する。
Ilia Zaznov, Atta Badii, Alfonso Dufour
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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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バイレベル最適化が複雑な逆問題を効率的に解決する方法を見つけよう。
Mathias Staudigl, Simon Weissmann, Tristan van Leeuwen
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AIエージェントは、それぞれのテクニックを保ちながら一緒に学んで、より良い結果を出すんだ。
Guojun Xiong, Shufan Wang, Daniel Jiang
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グラフニューラルネットワークを使ってMILPの解決策を強化する新しいアプローチ。
Lara Scavuzzo, Karen Aardal, Neil Yorke-Smith
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非線形システム分析を簡単にするツールの紹介。
Julius P. J. Krebbekx, Roland Tóth, Amritam Das
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複雑な問題を効率的な方法で解決するためのシンプルなガイド。
Xiaoxi Jia, Kai Wang
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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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