Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.
Explore la simplification des équations de propagation des croyances pour les modèles par paires, réduisant la complexité de calcul de l'ordre n cube à l'ordre n.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Couvre la modélisation du système énergétique, l'optimisation, les scénarios, les prédictions, les complexités et les controverses dans les modèles énergétiques.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Explore le calcul avec des réseaux de tenseurs, couvrant les distributions de probabilités conjointes, la mécanique statistique et les applications de calcul quantique.
Explore la division du travail dans les systèmes naturels, la coordination multi-robots, et les défis de l'incertitude dans les algorithmes basés sur le marché.
Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
