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DE-HNN：电路网表表示的有效神经模型
设计工具的运行时间随着芯片设计的复杂性增加而增长，这已成为一个瓶颈。我们提出了一种将网络列表表示为有向超图，并提出了一种用于有效学习（有向）超图的模型，与现有的图学习框架相比，DE-HNN 显著提高了设计优化工具的精确度。
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3 months ago
OptiMUS: 利用 MIP 求解器和大型语言模型的优化建模
OptiMUS 是一个基于 LLM 的代理，能够通过自然语言描述来制定和解决 MILP 问题，同时具备开发数学模型、编写和调试求解器代码、开发测试并检查生成的解的有效性的能力。通过与基本 LLM 提示策略的比较，我们的实验表明，OptiMU
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9 months ago
应急响应决策支持系统设计：挑战与机遇
本文介绍了建立决策支持和优化工具来提高应急响应效率和有效性的关键挑战以及我们与社区合作开发的方法的概述。
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2 years ago
HPOBench: HPO 复现性多保真性能基准问题集合
为了解决现有超参数优化基准缺乏现实性、多样性、低成本和标准化等问题，该研究提出了 HPOBench 基准，它包括多种实际且可复现的多保真度超参数优化基准问题，并提供计算成本较低的代理基准和表格基准以进行统计学评估。对于来自 6 种优化工具的
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3 years ago
VIREL：一种变分推断框架的强化学习
提出一种新的基于概率模型的强化学习方法 VIREL，通过应用参数化的动作值函数来总结底层 MDP 系统的未来动态，使 VIREL 具有 KL 散度的寻找峰值形式、自然地从推断中学习确定性最佳策略的能力和分别优化价值函数和策略的能力。通过对
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6 years ago
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