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Model Abstraction

Es scheint praktisch unmöglich, ein Modell für unsere Entscheidungsfindung zu finden, das alle Details berücksichtigt. Wie die Datenabstraktion bei der Modellierung eines Problems helfen kann und sie somit Kern einer erfolgreichen Optimierung ist, zeigen wir in dieser Folge.

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Scaling up using the Cloud

„Nutzen wir die Cloud, um es schneller zu lösen…“ Klingt einfach, aber erfüllt es wirklich die Erwartungen, wenn es um die Lösung von Optimierungsproblemen geht? Das kann es tatsächlich, aber es gibt einige Aspekte, über die man vorher nachdenken sollte, und wir zeigen, welche das sind.

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Flow Location Problems

Verschiedene Techniken kombinieren, um eine neue Art von Problem zu lösen. Hört sich spannend an und ist es auch! Beispielsweise bei Flow Location Problems.

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linear regression

Optimierung und maschinelles Lernen können sich gegenseitig verstärken und zeigen, was sie mit vereinten Kräften erreichen können. Ein perfektes Beispiel dafür ist die lineare Regression. Wie das funktioniert und was man damit machen kann, zeigen wir in dieser Folge.

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Metaheuristics

Wie versprochen, geben wir uns nicht mit normalen Heuristiken zufrieden: Wir machen sie meta! Was das bedeutet und wie es funktioniert, erklären wir in unserer neuen Folge.

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mobility services

Sven sieht die Dinge immer durch die Linse eines Optimierers: Welche Steigerungseffekte sind für das Geschäft mit Mobilitätsdienstleistungen mit Hilfe von Optimierung möglich?

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Quantum Algorithms

Wussten Sie, dass es tatsächlich Quantencomputer gibt, mit denen man arbeiten kann? Und sie sind unglaublich schnell! Aber gilt das für alle Algorithmen?

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Quantum computing

Es kursieren viele Geschichten über Quantencomputer und ihre Fähigkeiten – sozusagen der heilige Gral der Computertechnik. In dieser Folge werfen wir einen Blick darauf, wie Quantencomputer funktionieren und wie sie sich von normalen Computern unterscheiden. Sind Sie neugierig auf mehr? Viel Spaß mit unserer neuesten Folge!

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