Informática - Estruturas de dados e algoritmos

Analisa a eficácia do LSH quando enfrenta condições de consulta que mudam.

Novos algoritmos melhoram as estratégias de alocação de recursos com orçamento limitado.

Uma olhada em abordagens eficientes para o desafiador problema da Floresta de Steiner.

Explorando o equilíbrio entre privacidade e eficiência de aprendizado em machine learning.

Aprenda como otimizar o agendamento de tarefas pra ser mais econômico em ambientes de nuvem.

Uma visão geral da estabilidade central em jogos de formação de coalizões.

Melhorando a velocidade de busca de dados através de técnicas de machine learning em listas skip.

Um novo método aumenta a eficiência na busca de vizinhos mais próximos aproximados baseada em grafos.

Uma visão geral da coloração de grafos, coloração por distância e suas complexidades.

Novos algoritmos melhoram a precisão de agrupamento enquanto diminuem os custos de consulta.

Este artigo explora o conceito de transversais de cliques e sua importância na teoria dos grafos.

Pesquisas sobre esquemas de rotulagem melhoram a confiabilidade da rede contra falhas.

Um panorama sobre chaves, pontos de Steiner e sua importância em várias aplicações.

Um guia para agendar robôs de forma eficiente em laboratórios de química.

Uma visão geral do design de leilão considerando as avaliações interdependentes dos licitantes.

HeiStreamE e FreightE lidam com a partição de arestas em grandes grafos de forma eficiente.

Analisando os piores cenários no algoritmo simplex e na iteração de políticas.

Novos métodos melhoram a eficiência de espaço na resolução do problema da Soma de Subconjuntos.

Explorando métodos de agrupamento flexíveis para grafos de nível com novas definições de planaridade.

Aprenda como a esparsificação ajuda a simplificar hipergrafos enquanto mantém propriedades importantes.

Um método pra encontrar o caminho mais curto levando em conta falhas nas estradas.

Um método novo pra encontrar plexos máximos de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.

A multiplicação de matrizes mascaradas melhora a eficiência nas computações de IA ao usar a esparsidade dos dados.

Um estudo sobre a utilidade de algoritmos espectrais vanilla dentro do Modelo de Bloco Estocástico.

Analisando como os sistemas de recomendação equilibram as preferências dos usuários e os objetivos de longo prazo.

Uma visão geral de como aproximar triângulos em gráficos dentro de redes distribuídas.

Um novo método pra roteamento de pontos coloridos de forma eficaz e sem cruzamentos.

Novos algoritmos melhoram a montagem do genoma com uma representação eficiente de sobreposição.

Explore como as mudanças no genoma impactam a evolução e a diversidade.

Explorando as complexidades de manter as features da comunidade enquanto reduz o tamanho da rede.

Analisando as complexidades de conectar pontos em um gráfico sem caminhos se sobrepondo.

Novo algoritmo melhora a eficiência na correspondência de pontos coloridos em geometria.

Drones tão mudando o jogo na entrega da última milha, deixando tudo mais rápido e eficiente.

Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.

Uma visão geral dos principais problemas em grafos métricos e sua importância.

Esse artigo fala sobre o uso de grafos de subespaço em caminhadas quânticas.

Explorando métodos de privacidade diferencial local para análise segura de grafo.

Um olhar mais de perto sobre as dinâmicas dos spins na física estatística.

Aprenda como o FlipHash traz estabilidade em bancos de dados distribuídos.

Otimizar a seleção de dados pode aumentar muito a eficiência e o desempenho do treinamento em machine learning.