Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore la conception axée sur l'optimisation, la simulation différentiable, les stratégies de contrôle, et l'évolution des créatures virtuelles et des machines douces.
Explore les défis et les solutions en matière d'apprentissage automatique des ressources pour les appareils IoT, y compris l'analyse de puissance, la classification et l'évaluation des ensembles de données.
Explore les solveurs OPF haute performance, répondant aux défis de l'optimisation du système d'alimentation et présentant des accélérations significatives et des approches efficaces en mémoire.