会员服务
确切的 · 在线 · 算法与数据结构 ·
2023 年 9 月 24 日
Online Bin Covering with Exact Parameter Advice
翻译：暂无翻译
Andrej Brodnik,Bengt J. Nilsson,Gordana Vujovic
Andrej Brodnik,Bengt J. Nilsson,Gordana Vujovic
from arxiv, 10 pages, 2 figure, submitted to Informatica

We show an asymptotic 2/3-competitive strategy for the bin covering problem using O(b+log n) bits of advice, where b is the number of bits used to encode a rational value and n is the length of the input sequence.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月24日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
15+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
48+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
73+阅读 · 2016年11月26日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
直接优化半周长线长的VLSI两阶段迭代布局算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
隐重子图条件下图的圈
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于决策模型和预备电位的运动想象BCI研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
L-函数、大值特征和及相关问题研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
稳定广义有限元法的研究与若干典型工程应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Computing with Residue Numbers in High-Dimensional Representation
Computing with Residue Numbers in High-Dimensional Representation
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Conditional Sampling of Variational Autoencoders via Iterated Approximate Ancestral Sampling
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Faster Maximal Exact Matches with Lazy LCP Evaluation
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Human Conditional Reasoning in Answer Set Programming
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Embracing Single Stride 3D Object Detector with Sparse Transformer
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月13日
Hierarchical Graph Pooling with Structure Learning
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Chinese NER Using Lattice LSTM
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Event Extraction with Generative Adversarial Imitation Learning
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月21日
Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks
Arxiv
10+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
确切的
在线
算法与数据结构
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月24日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
15+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
48+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
73+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Computing with Residue Numbers in High-Dimensional Representation
Computing with Residue Numbers in High-Dimensional Representation
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Conditional Sampling of Variational Autoencoders via Iterated Approximate Ancestral Sampling
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Faster Maximal Exact Matches with Lazy LCP Evaluation
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Human Conditional Reasoning in Answer Set Programming
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Embracing Single Stride 3D Object Detector with Sparse Transformer
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月13日
Hierarchical Graph Pooling with Structure Learning
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Chinese NER Using Lattice LSTM
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Event Extraction with Generative Adversarial Imitation Learning
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月21日
Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks
Arxiv
10+阅读 · 2018年1月15日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
直接优化半周长线长的VLSI两阶段迭代布局算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
隐重子图条件下图的圈
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于决策模型和预备电位的运动想象BCI研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
L-函数、大值特征和及相关问题研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
稳定广义有限元法的研究与若干典型工程应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top