研究者たちはしばしばボンガード問題を用いて、機械学習モデルが視覚的な規則を推測する能力を評価します。

研究者は、実世界のデータセットでテストする前に、新しいアルゴリズムの挙動を示すために単純化した問題をよく使用します。

大学院生は機械学習の研究で複雑な最適化問題に取り組むためにしばしば共同で作業します。

研究者たちは、提案されたヒューリスティックが異なる計算モデル間で停止問題の事例を確実に検出できるかどうかを議論した。

サポートフォーラムは、実際にはYの助けが必要なのにXについて尋ねる事例で溢れており、本当に必要な問題が見えなくなっていました。

大学院生はしばしば非線形偏微分方程式におけるコーシー初期値問題の存在性と一意性を決定するのに苦労する。

学生たちがプロジェクトで遭遇した複数のダイヤモンド継承問題は、私たちの継承モデルに欠陥があることを明らかにした。

ワークショップでは、最適停止規則のさまざまな変種を示す複数の秘書問題を解きました。

突然の土砂降りの後、祭りの主催者は飲み物に関するいくつかの問題に対処しなければならなかった。

研究者たちは、ロボットの推論を複雑にする複数のフレーム問題について議論した。