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Um novo método melhora a forma como redes neurais lidam com dados desconhecidos.

Explorando o potencial das Estratégias de Evolução Natural em modelos de inferência variacional.

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SEER automatiza o design de hardware de forma eficiente a partir de programas de software de alto nível.

Uma nova abordagem pra otimizar portas quânticas respeitando as restrições de amplitude.

Um olhar sobre como os annealers quânticos abordam problemas de spin-glass.

Um método para tomada de decisão com informações incompletas focando em otimização cuidadosa.

Um olhar sobre o complexo problema de Multiway Cut e seus avanços recentes.

Um novo método melhora a eficiência na otimização discreta usando aprendizado por reforço.

Um novo framework combina aprendizado por reforço e otimização para melhorar o agendamento de tarefas.

Este artigo examina maneiras de melhorar a quantização em modelos de aprendizado profundo usando TVM.

Um novo algoritmo pretende melhorar a otimização na computação quântica.

Explorando a interseção entre computação quântica e otimização através do Quantum Max Cut.

Analisando os desafios de convergência do método da bola pesada em problemas de otimização.

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Um olhar sobre coloração de vértices e arestas na teoria dos grafos.

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Um novo método melhora a eficiência de aprendizado em configurações de múltiplos agentes enquanto reduz os custos de comunicação.

Aprenda como a otimização baseada em enxame usa cooperação e aleatoriedade pra melhorar a resolução de problemas.

Uma nova abordagem melhora a velocidade do ajuste de pacotes usando amortecimento dinâmico.

Novas técnicas em otimização estocástica melhoram a eficiência e a precisão para grandes conjuntos de dados.

Novo algoritmo melhora a eficiência em problemas de minimização côncava em várias indústrias.

Um novo método melhora a eficiência na geração de permutações para problemas de otimização.

Um novo framework melhora a tomada de decisões em sistemas de armazenamento de energia usando aprendizado por reforço profundo.

Esse estudo analisa como os limites de tempo afetam a qualidade da otimização de modelos de software.

Esse artigo aborda os principais aspectos e desafios do AutoML em aplicações práticas.

Um novo algoritmo melhora o desempenho da otimização descentralizada em meio a desafios de comunicação.

O papel dos designers em melhorar o desempenho e a confiabilidade de sistemas de software.

Apresentando um novo algoritmo pra avaliar medidas de emaranhamento baseadas em distância de forma eficiente.

Uma olhada no Problema de Empacotamento e seu impacto na eficiência logística.

O OSCAR ajuda a otimizar algoritmos quânticos reconstruindo paisagens de solução de forma eficiente.

Um jeito de melhorar a tomada de decisões usando aprendizado de máquina e técnicas de otimização.

Um novo método para encontrar caminhos ideais em reações químicas usando máquinas Ising.

Um novo framework tem o objetivo de melhorar a precisão das estimativas de tempo de computação em algoritmos evolutivos.

Apresentando um novo algoritmo para otimizar o agendamento de torneios esportivos.

Uma nova abordagem para reduzir o uso de memória em redes neurais através de otimizadores de 4 bits.

Aprenda como a otimização bi-nível resolve problemas complexos de tomada de decisão.