무료 슬롯 게임, 2025년 INFORMS 연례 회의에서 GAMSPy 강조
무료 슬롯 게임에서 열린 2025년 INFORMS 연례 회의는 GAMS 팀에게 생산적이고 영감을 주는 행사였습니다. 5일 동안 Steven Dirkse, Adam Christensen, Baudouin Brolet, Maurice Jansen은 학계, 업계 전문가, 소프트웨어 개발자와 만나 GAMSPy에 관한 최신 혁신을 선보였습니다.
GAMSPy에 집중
GAMSPy는 컨퍼런스 내내 큰 관심을 끌었습니다. Steve와 Adam은 입문 워크숍과 무료 슬롯 게임에서 GAMSPy로의 모델링 및 마이그레이션에 대한 활발한 토론을 촉발한 두 번의 후속 세션을 이끌었습니다. 긍정적인 반응은 Python 기반 모델링 환경에 대한 모멘텀이 커지고 있음을 확인시켜 주었습니다.
부스 활동 및 학문적 관심
무료 슬롯 게임 부스는 GAMSPy에 관심이 있는 교수, 연구원 및 학생들의 허브가 되었습니다. 많은 사람들이 이 프로그램이 학술용으로 무료라는 사실을 알고 기뻐했으며, 그 결과 학술 프로그램에 대한 신규 등록이 급증했습니다.
산업 및 커뮤니티 연결
학술적 참여와 함께 우리는 잠재적인 상업 파트너와 연결하여 향후 협력 파이프라인을 강화했습니다. 이 전시회에는 NVIDIA가 cuOpt에 대해 COIN-OR Cup 우승을 차지하면서 고성능 컴퓨팅에 대한 커뮤니티의 강력한 초점을 강조하는 등 해당 분야의 다른 주요 플레이어도 등장했습니다.
무료 슬롯 게임에서의 멋진 경험
전문적인 성공 외에도 팀은 Adam의 안내에 따라 Georgia Tech 방문부터 Waymo 무인 자동차에 대한 첫 실습 경험까지 함께 무료 슬롯 게임를 탐험하는 것을 즐겼습니다.
2025년 회의에서는 최적화 커뮤니티에서 무료 슬롯 게임의 적극적인 역할을 재확인하고 다가오는 해를 위한 새로운 아이디어와 연결에 영감을 주었습니다.
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우리의 초록
사전 컨퍼런스 워크숍:
GAMSPy를 사용한 모델링 소개
발표자: 아담 크리스텐슨
이 워크숍에서는 GAMSPy에 대한 실습 소개를 제공합니다. GAMSPy는 고성능 무료 슬롯 게임 실행 시스템과 유연한 Python 언어를 결합하여 강력한 수학적 최적화 패키지를 만듭니다. 표현력이 풍부한 Python 언어와 강력한 무료 슬롯 게임 시스템 사이의 가교 역할을 하여 복잡한 수학적 모델과 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다.
실용적이고 대화형 연습을 통해 GAMSPy의 기본 기능을 살펴보는 데 참여하세요. 익숙한 Python 환경 내에서 집합, 매개변수, 변수 및 방정식 정의부터 모델 해결 및 결과 검색에 이르기까지 모든 것을 다룰 것입니다. 기본 사항 외에도 GAMSPy가 복잡한 모델링 워크플로를 간소화하고 분석 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줌으로써 고급 기능을 간략하게 살펴보겠습니다.
Python과의 통합을 원하는 노련한 무료 슬롯 게임 사용자이거나 최적화에 관심이 있는 Python 사용자인지 여부에 관계없이 이 워크숍은 시작하는 데 필요한 필수 기술을 제공하고 GAMSPy로 무엇이 가능한지 보여줍니다.
참가업체 기술 쇼케이스
GAMSPy를 사용하여 대리 모델이 내장된 수학 프로그램
발표자: 아담 크리스텐슨
최근 ML/AI의 발전으로 PyTorch, Scikit-Learn, TensorFlow와 같은 도구를 사용한 대리 모델 개발이 상품화되었습니다. 이러한 대리 모델은 본질적으로 비선형 현상을 단순화하고 복잡한 동작을 근사화하므로 최적화 프레임워크에서 제약 조건 역할을 할 수 있습니다. 무료 슬롯 게임와 같은 대수 모델링 언어(AML)에 이러한 모델을 포함시키는 것은 여전히 어려운 일입니다. 희소 대수를 위해 설계된 AML은 타사 소프트웨어와의 원활한 통합이 부족합니다. 데이터 과학 분야에서 Python의 등장은 패러다임 전환을 촉발하여 기존 AML과 현재 계산 기술을 연결하는 도구에 영감을 주었습니다.
기존 AML의 수학적 투명성과 확장성을 Python 생태계와 결합한 기본 Python AML인 GAMSPy를 소개합니다. 집합 중심 구조와 연산자 오버로딩은 필기 대수의 구문을 보존하는 동시에 ML/AI에 필수적인 조밀한 행렬 연산(행렬 곱셈, 전치, 규범)을 지원합니다. 무료 슬롯 게임 '클래식' 엔진은 색인 대수학에 탁월하지만 GAMSPy는 ML 워크플로를 수용할 수 있도록 기능을 확장합니다.
우리는 최적화 문제 내의 제약 조건으로 에너지 시스템을 모델링하기 위해 PyTorch에서 훈련된 신경망을 내장하여 시스템 엔지니어가 상세한 에너지 변환 모델을 통해 공장 운영을 최적화할 수 있도록 하는 방법을 보여줍니다. 이 워크플로우는 일기 예보 및 시장 행동 모델링을 포괄하는 애플리케이션을 예시합니다. 또한 GAMSPy를 기존 접근 방식과 비교하고 향후 개발에 대해 논의하며 수학적 모델링과 머신러닝의 혁신적인 교차점을 강조합니다.
GAMSPy는 AML 엄격함과 Python 기반 ML 다양성의 중요한 융합을 나타냅니다. 이 디자인은 계산 효율성, 구문 명확성 및 확장성을 우선시하여 통합 장애물을 극복하고 최적화와 데이터 과학의 교차점에서 새로운 가능성을 열어주는 강력한 플랫폼을 제공합니다.
GAMSPy를 사용한 모델링 소개
발표자: Adam Christensen 및 Steven Dirkse
저희 쇼케이스에서는 GAMSPy에 대한 실습 소개를 제공합니다. GAMSPy는 고성능 무료 슬롯 게임 실행 시스템과 유연한 Python 언어를 결합하여 강력한 수학적 최적화 패키지를 만듭니다. 표현력이 풍부한 Python 언어와 강력한 무료 슬롯 게임 시스템 사이의 가교 역할을 하여 복잡한 수학적 모델과 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다.
실용적이고 대화형 연습을 통해 GAMSPy의 기본 기능을 살펴보는 데 참여하세요. 익숙한 Python 환경 내에서 집합, 매개변수, 변수 및 방정식 정의부터 모델 해결 및 결과 검색에 이르기까지 모든 것을 다룰 것입니다. 기본 사항 외에도 GAMSPy가 복잡한 모델링 워크플로를 간소화하고 분석 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줌으로써 고급 기능을 간략하게 살펴보겠습니다.
Python과의 통합을 원하는 숙련된 무료 슬롯 게임 사용자이거나 최적화에 관심이 있는 Python 사용자인지 여부에 관계없이 이 워크숍은 시작하는 데 필요한 필수 기술을 제공하고 GAMSPy로 무엇이 가능한지 보여줍니다.
자세한 내용은 프레젠테이션 슬라이드를 확인하세요:
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