Matemática - Otimização e Controlo

Um novo método para lidar com problemas de otimização não suaves com restrições.

Um novo modelo de deep learning melhora o planejamento das rotas de entrega para empresas de logística.

Aprimorando métodos para modelar melhor os choques de fluido em fluxos de alta velocidade.

Explorando redes neurais pra melhorar o controle em colunas de destilação.

Sistemas de armazenamento de energia em bateria adotam novas estratégias de lance pra otimizar a participação no mercado.

Explorando métodos de ajuste fino pra melhorar a precisão do modelo enquanto garante a privacidade dos dados.

Um guia pra equilibrar vários relacionamentos através de agendas de encontros eficazes.

Apresentando uma abordagem inovadora pra melhorar a qualidade da imagem a partir de dados ruidosos.

Uma nova estrutura melhora os cálculos de gradiente para problemas de otimização interconectados.

Um novo método melhora a eficiência na resolução de desafios complexos de otimização.

Explorando como modelos de IA aprendem a verdadeira causalidade a partir de dados diversos.

Uma abordagem forte pra otimização em ambientes de dados barulhentos.

Um olhar sobre equações integro-diferenciais e seu impacto em sistemas do mundo real.

Combinando duas técnicas pra melhorar a avaliação de riscos em sistemas complexos.

Um método pra avaliar a atividade neuronal no córtex visual primário.

A estrutura MUSIC melhora a otimização distribuída, aumentando a velocidade e reduzindo os custos de comunicação.

Apresentando novas estratégias para resolver problemas de otimização convexa de forma eficiente.

Um novo método melhora a velocidade e a precisão do treinamento de SVM com grandes conjuntos de dados.

Essa pesquisa simplifica a prova de convergência pra aprendizado por TD com aproximação de função linear.

Uma nova forma de visualizar problemas quadráticos usando diagramas de cordas.

Uma nova estrutura pra garantir o desempenho de métodos de primeira ordem na otimização quadrática paramétrica.

Um estudo sobre como otimizar os horários de carga de veículos elétricos em estacionamentos com limite de energia.

Um esquema pra gerenciar o agendamento de Jobs com recursos de energia limitados.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar o desempenho de otimização com memória limitada.

Esse artigo fala sobre estratégias pra manter opiniões diversas dentro dos grupos.

Um método pra agentes manterem formas com comunicação mínima.

Saiba sobre as vantagens do ProjGD para estimativa de matrizes de baixa classificação.

Novos algoritmos melhoram a privacidade em tarefas de otimização complexas.

Este artigo analisa novos métodos para aprendizado de máquina que preservam a privacidade.

Um método de treinamento em duas etapas melhora as ODEs neurais para sistemas com restrições.

O SGD-PH combina métodos de primeira e segunda ordem pra ter um desempenho melhor no treinamento do modelo.

Um novo otimizador melhora a comunicação no treinamento de IA distribuída.

Descubra como o cross-docking melhora a logística e reduz custos nas cadeias de suprimentos.

Descubra a GRAWA, um método que melhora o treinamento distribuído para modelos de deep learning.

Aprenda a construir e aprimorar modelos de sistemas dinâmicos usando técnicas avançadas.

Um novo esquema melhora a compreensão das decisões de roteamento de veículos.

Explora a controlabilidade em sistemas não lineares com derivações periódicas e suas aplicações.

Estudo de como reconstruir termos desconhecidos em PDEs a partir de dados ruidosos usando métodos de regularização.

Saiba como a decomposição de otimização simplifica a resolução de problemas complexos em várias áreas.

Novas abordagens para eletrodos porosos melhoram o armazenamento de energia para baterias e capacitores.