The Strong Secretary Conjecture is True for Linear Matroids
该研究解决了线性拟阵上的秘书问题,证明了强秘书猜想,采用的方法保证了每个最优基元素被选中的概率至少为1/e。
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该研究解决了线性拟阵上的秘书问题,证明了强秘书猜想,采用的方法保证了每个最优基元素被选中的概率至少为1/e。
研究针对大语言模型在文化相关问题上的长尾不足,通过比较基于知识图谱的增强方法与检索增强生成法,提出使用知识图谱改善答案生成的准确性、可解释性和更新性。
本文研究了多玩家同时通信模型中经典通信与量子通信的界限问题,通过Index Coordination游戏的泛化版本展示了量子通信在无共享纠缠或公共随机性情况下的局限。
为提高细粒度解剖结构分割的泛化能力,本文提出B-MIM方法,通过减少全局语义对齐来优先局部补丁重建,从而增强3D Swin Transformer编码器捕捉高频形态细节的能力。
本文解决了图中局部可检查问题(LCL)复杂度间隙的问题,通过构造无限多的LCL问题,并使用确定性和随机算法分析其在不同网络条件下的轮次复杂度。
该研究解决了线性拟阵上的秘书问题,证明了强秘书猜想,采用的方法保证了每个最优基元素被选中的概率至少为1/e。
研究针对大语言模型在文化相关问题上的长尾不足,通过比较基于知识图谱的增强方法与检索增强生成法,提出使用知识图谱改善答案生成的准确性、可解释性和更新性。
本文研究了多玩家同时通信模型中经典通信与量子通信的界限问题,通过Index Coordination游戏的泛化版本展示了量子通信在无共享纠缠或公共随机性情况下的局限。
为提高细粒度解剖结构分割的泛化能力,本文提出B-MIM方法,通过减少全局语义对齐来优先局部补丁重建,从而增强3D Swin Transformer编码器捕捉高频形态细节的能力。
本文解决了图中局部可检查问题(LCL)复杂度间隙的问题,通过构造无限多的LCL问题,并使用确定性和随机算法分析其在不同网络条件下的轮次复杂度。