Um modelo que liga previsões à tomada de decisão em várias etapas pra resultados melhores.
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Matemática - Otimização e Controlo
RSSUm olhar sobre métodos modernos em design de engenharia para eficiência e desempenho.
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Esse artigo fala sobre desigualdades variacionais e a importância delas na otimização e aprendizado de máquina.
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Este estudo apresenta uma nova abordagem para redução de dimensões usando a distância Gromov-Wasserstein semi-relaxada.
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Um olhar sobre como os agentes interagem e tomam decisões ao longo do tempo.
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Analisando o comportamento dos usuários pra melhorar os sistemas de transporte público urbano.
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Uma olhada em como as máquinas de Ising melhoram as técnicas de otimização.
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Explore como o MPC lida com incertezas e a precisão do modelo para um controle eficaz.
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Um jeito de melhorar a eficiência do sistema sem precisar saber todos os detalhes.
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Um método pra derivar funções de custo analisando as ações de especialistas em ambientes complexos.
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Aprenda como explicações contrafactuais melhoram a clareza nas decisões de otimização.
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A CALDERA oferece uma compressão de modelo eficiente, mantendo o desempenho em ambientes com recursos limitados.
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Melhorando métodos de otimização através de UCB em estratégias bayesianas locais.
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Esse artigo analisa as complexidades das técnicas de sensoriamento e recuperação sem rótulo.
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Novas estratégias melhoram a otimização em ambientes incertos.
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Novo método melhora a eficiência em problemas de otimização minimax distribuídos.
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Apresentando algoritmos pra equilibrar múltiplos objetivos em tarefas de otimização.
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Um novo método de apoio à decisão ajuda os gerentes florestais a planejar em condições incertas.
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Este artigo analisa métodos de controle de feedback para uma gestão eficiente de líquidos em tanques.
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Analisando como os investimentos em autossuficiência impactam os mercados de eletricidade e as emissões.
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Descubra como a geometria tropical muda nossa forma de entender formas e relacionamentos.
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Um novo método melhora a estimativa da matriz de covariância sem suposições rígidas.
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Novos métodos melhoram o desempenho do SVM em espaços hiperbólicos para dados complexos.
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Um novo método pra melhorar o treinamento de machine learning com dados diversos.
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Uma olhada em estratégias para gerenciar grandes grupos de agentes usando aprendizado por reforço.
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Analisando a convergência do SGD com momentum através de métodos baseados em janela de tempo.
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Uma abordagem sistemática para controlar doenças enquanto equilibra os impactos na saúde e na economia.
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Uma olhada clara nas formas formadas por desigualdades quadráticas e suas aplicações.
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Aprenda como os métodos de controle estocástico ajudam na tomada de decisões incertas.
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Uma nova abordagem melhora a amostragem de distribuições de probabilidade difíceis.
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Novo algoritmo consegue baixa frustração em ambientes de aprendizado dinâmicos sem conhecimento prévio.
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Explorando jeitos de otimizar modelos de aprendizado de máquina em ambientes dinâmicos.
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Apresentando um método simples de potência inversa pra resolver problemas de corte balanceado de forma eficiente.
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Um novo método que combina GRASP e otimização por chave aleatória pra resolver problemas complexos.
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Apresentando um método pra robôs se locomoverem com segurança sem mapas detalhados.
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Melhorando a adaptabilidade em algoritmos de otimização aprendidos usando métodos tradicionais.
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Esse artigo apresenta um novo design para controladores que se adaptam a incertezas em sistemas de controle.
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O aprendizado por reforço em loop aberto oferece uma nova maneira para os agentes tomarem decisões.
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Uma nova política melhora as escolhas em situações de tomada de decisão incertas.
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Novos algoritmos melhoram a eficiência na otimização bilevel distribuída com compressão de comunicação.
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