Matemática - Otimização e Controlo

Um jeito de incentivar escolhas de saúde mais seguras com recompensas durante surtos de doenças.

Estratégias pra reduzir a limitação solar e aumentar a lucratividade do armazenamento de bateria.

Examinando métodos pra melhorar a detecção de sinal através de soluções inteiras.

Analisando interações estratégicas em jogos de Stackelberg com feedback e suas aplicações no mundo real.

Descubra como algoritmos distribuídos deixam a alocação de recursos entre os agentes mais tranquila.

Um novo algoritmo aumenta a eficiência e a confiabilidade da enumeração de vértices em arranjos de hipersuperfícies.

SimulKnock otimiza o design microbiano e os processos de fermentação pra uma produção química eficiente.

Apresentando um novo algoritmo para problemas de otimização bi-nível com restrições em aprendizado de máquina.

Novas técnicas em tomografia fotoacústica melhoram a imagem médica e o diagnóstico.

Um método pra estudar as mudanças no fundo do mar usando medições de ondas em águas rasas.

Uma olhada nas técnicas de suavização para otimização bilevel e seus benefícios.

Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.

Novos métodos de encolhimento melhoram a estimativa de Hessiana para tarefas de otimização em aprendizado de máquina.

Explorando um novo método pra tomar decisões melhores em várias áreas.

Um guia sobre métodos e estratégias de amostragem em otimização de caixa-preta.

Uma nova abordagem melhora a qualidade da imagem em tomografias com implantes metálicos.

Novos algoritmos melhoram o tempo de entrega do tratamento pra uma melhor interação com os pacientes.

Um olhar sobre as funcionalidades do Adam e seu desempenho no treinamento de modelos.

Uma olhada em métodos para simplificar funções de alta dimensão em sistemas de controle.

Explorando soluções locais para desigualdades variacionais em otimização e economia.

MetaOptimize melhora o desempenho do modelo ajustando as configurações de aprendizado de forma dinâmica.

Explora como o momentum melhora o Stochastic Gradient Descent em machine learning.

Descubra como os DDPMs melhoram o controle de feedback para sistemas não lineares.

Uma nova abordagem pra melhorar as soluções de ACOPF usando relaxações lineares de plano de corte.

Um novo método otimiza a velocidade dos navios pra reduzir a poluição sonora que afeta os mamíferos marinhos.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em cenários complexos com objetivos conflitantes.

Esse artigo analisa novos métodos de otimização de soma finita sob a condição PL.

Uma nova estrutura melhora a eficiência na solução de problemas complexos de otimização bívelo.

Apresentando um novo método para um ajuste fino de modelo mais eficiente.

Aprenda como redes prescritivas melhoram as decisões de tratamento na saúde personalizada.

Um olhar sobre os métodos de controle de fronteira para a equação KdVBH.

Este artigo fala sobre métodos para treinar redes neurais ReLU de duas camadas de forma eficiente.

Este artigo fala sobre a importância da inicialização de parâmetros em redes neurais.

Pesquisas mostram os benefícios de métodos adaptativos sem raiz quadrada para treinar modelos de aprendizado profundo.

Um novo modelo melhora a integração de baterias em sistemas de energia.

Um método pra encontrar equilíbrios de Nash em cenários de tomada de decisão complexos.

Explorando métodos de otimização robusta pra dados incertos na tomada de decisão.

Analisando como sistemas Lur'e positivos mantêm a estabilidade sob várias condições.

Um método eficiente pra ajustar modelos complexos usando dados probabilísticos.

Explora como as coalizões tomam decisões de investimento melhores juntas.