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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。

戦争はヨーロッパのいろんな都市で食料価格に大きく影響した。

研究者が複雑なデータにあふれた世界でどのように推定を行うかを学ぼう。

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。

さまざまな分野で因果関係を明確にするために複数のLLMを活用する。

スコア重視のファクターモデルが経済分析と予測をどうシンプルにするかを発見しよう。

地域がダイナミック空間自己回帰モデルを通じてどのように影響し合うかを分析する。

パフォーマンス基準が競争と賞の分配にどう影響するかを探ってみよう。

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。

エージェントベースのモデリングが複雑なシステムの相互作用を研究するのにどう役立つかを学ぼう。

複雑な統計の明確な理解とその現実世界への影響。

アフリカの都市と農村地域でのeコマースが成長にどう影響してるかを調べてる。

複雑なデータセットのバリエーションを効果的に評価する方法を学ぼう。

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！

新しいモデルが複雑なネットワークとその相互作用を理解するのを改善してくれる。

クボ-アンドの意味と数学における役割を発見しよう。

AIが私たちにリソースを共有したり、協力を促進したりする方法を見つけよう。

暗黙のプログラミングを通じてMPECの実世界での応用を発見しよう。

厄介な最適化の課題を解決する新しい方法を見つけよう。

カオスの中でダンスパーティーみたいなネットワークの突然の変化を探ってみよう。

非可換代数の魅力的な世界とその実際の応用を発見しよう。

数列におけるポジティビティの問題に対する課題と解決策を見つけよう。

非協力ゲームの世界とその現実世界への影響を探ってみよう。

研究によると、バングラデシュの人々がCOVID-19ワクチンに支払う意欲に影響を与える要因が明らかになった。

スナックタイムにおける消費者の決定をバンドル選択モデルで学ぼう！

RMTがさまざまな分野で高次元データの問題にどう対処するかを発見しよう。

畳み込みモード回帰がごちゃごちゃしたデータの中から共通の値を見つけるのにどう役立つかを学ぼう。

ヨーロッパは気候変動対策として、2040年までに2500万トンのグリーン水素を目指してるよ。

最適制御法を使って、意思決定の不確実性を管理する方法を学ぼう。

ランダム性が金融モデルや予測にどう影響するかを学ぼう。

PTFA：複雑なデータでの予測を良くする新しいアプローチ。

病気の拡散や公衆衛生政策の課題を乗り越える。

地域の魅力や経済機会を形作る相互関係を分析する。

不可分な商品のユニークさとその市場への影響を探る。

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。

金融ショックは経済に大きな影響を与えて、インフレや雇用に影響を及ぼすことがある。

さまざまな関係がコミュニケーションや情報の広がりにどう影響するか探ってみよう。

システムがどう影響しあってるか学んで、そのつながりを見つける方法を知ろう。

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。

ケーキを平等に分ける方法を見つけて、みんなが満足するようにしよう。