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Este artigo examina os desafios em encontrar subgrafos específicos na teoria dos grafos.

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Uma visão geral da tomada de decisão sob incerteza com o modelo de streaming.

Novos métodos visam simplificar o problema da Árvore de Steiner para várias aplicações.

Examinando como passeios aleatórios impactam soluções em problemas de satisfação de restrições.

Apresentando um método simples de potência inversa pra resolver problemas de corte balanceado de forma eficiente.

Uma estrutura para verificação formal de algoritmos obliviosos para proteger dados sensíveis.

Uma análise de dois algoritmos de busca focados na eficiência de memória.

Este artigo investiga algoritmos randomizados para melhorar o desempenho em problemas de alongamento de bin online.

Explorando a eficácia dos LLMs na tomada de decisões através de cenários de Dueling Bandits.

Analisando métodos quânticos para uma estimativa de densidade eficiente na análise de dados.

Examinando a complexidade da orientação de grafos e sua relação com torneios.

Um novo método melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando Processos de Decisão de Markov robustos.

Esse artigo fala sobre algoritmos de controle inspirados na natureza e suas aplicações.

Uma visão geral das complexidades envolvidas em aprender árvores de decisão em aprendizado de máquina.

Essa pesquisa investiga a treinabilidade de políticas quânticas em aprendizado por reforço, destacando os principais desafios.

Este artigo fala sobre otimização no espaço de Wasserstein com foco em medidas de probabilidade complexas.

Explorando métodos pra colorir eficientemente gráficos 3-coloríveis na ciência da computação.

Um novo algoritmo melhora a velocidade e a precisão da contração de redes tensoras.

Uma nova abordagem pra resolver de forma eficiente problemas de programação linear em grande escala.

Um olhar sobre como minimizar arrependimentos com a mudança dos algoritmos na aprendizagem online.

Uma nova abordagem pra melhorar o Q-learning em ambientes contínuos usando modelos simbólicos.

Explorando estratégias de otimização para o problema da mochila sem limites em ambientes online.

Esse artigo fala sobre uma nova estrutura para analisar métodos de otimização em cenários complexos.

Explore o papel dos coresets na análise de dados de alta dimensão.

GFlowNets permitem uma amostragem eficaz de distribuições complexas com fortes capacidades de generalização.

Esse artigo fala sobre como encaixar árvores de grau limitado em gráficos esparsos e complexos que estão se expandindo.

Um olhar sobre CFGs, seus componentes e relacionamentos como bisimilaridade.

Uma olhada em técnicas para contar grafos regulares e suas aplicações.

Explora o papel das árvores de busca binária na organização de dados e desempenho.

Um olhar sobre como preparar estados quânticos esparsos para um desempenho ótimo na computação quântica.

Novas técnicas para aproximações rápidas de matrizes de kernel usando métodos de Chebyshev e tensor train.

Um olhar sobre o desenvolvimento de sistemas rápidos para medir diferenças de strings.

Uma abordagem simplificada para implementar a Busca por Correspondência Ortogonal para soluções esparsas.

Novas técnicas melhoram as soluções para problemas matemáticos complexos.

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As técnicas baseadas em dados precisam proteger a privacidade enquanto identificam as melhores opções.

As atividades dos usuários têm um papel fundamental em definir o que aparece nas redes sociais.

Descubra métodos eficientes para o problema do caminho minimax em grafos com pesos.

Um novo jeito de gerenciar cargas de trabalho de forma eficiente otimizando o uso do núcleo.