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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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。
Michael Kartmann, Mattia Manucci, Benjamin Unger
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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。
Foivos Alimisis, Bart Vandereycken
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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。
Minh Hoang Trinh, Nhat-Minh Le-Phan, Hyo-Sung Ahn
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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。
Christopher Hojny, Cédric Roy
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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。
Zhenyu Wang, Yifan Hu, Peter Bühlmann
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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。
Zhao-Rong Lai, Xiaotian Wu, Liangda Fang
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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。
Karim Cherifi, Hannes Gernandt, Dorothea Hinsen
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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。
Riccardo Morandin, Dorothea Hinsen
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