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Cecilia
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新的MSC-CMA-ES方法通过结构感知重启增强了多模态搜索
研究人员开发了一种名为MSC-CMA-ES的新优化策略，旨在提高CMA-ES算法在多模态搜索场景中的性能。该方法通过将搜索空间划分为吸引盆并在此类盆中进行重启播种，引入了结构感知重启。在各种基准套件上的评估表明，MSC-CMA-ES在组合函数上表现出色，显示出比其他算法高得多的覆盖率，尽管它在基本函数上显示了景观发现与深度目标覆盖之间的权衡。
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算法选择模型在现实世界泛化能力方面接受测试
研究人员评估了算法选择模型在现实世界中的泛化能力，该模型旨在为给定问题自动选择最佳优化算法。他们的研究使用了来自机器人学和无人机路径规划的合成基准和真实世界数据集。研究结果揭示了这些模型在不同领域之间迁移时成功和失败的地方，突显了将其应用于特定、现实场景的挑战。
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Contra舞者冒雨参加Somerville Porchfest 2026
尽管面临最后一刻更换场地和下雨等挑战，Somerville Porchfest 2026 仍成功举办了Contra舞表演。该活动通过适合所有技能水平的混合式舞蹈形式，成功地向新参与者介绍了Contra舞。组织者利用电池供电设备和专职音响人员管理了音响和电力等技术方面，同时还处理了街道封闭和活动后清理等后勤问题。