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使用 s (LAW) 进行带有行动裁量的自动法律推理
自动法律推理在智能合约和自动决策中的应用日益受到关注，然而伦理和法律问题使得自动推理器在人能理解的术语中进行理由指明变得必要。本文提出使用 s (CASP) 来建模不确定性和其他模糊概念，并实现了一个框架来模拟、推理和证实适用法规，并通过翻
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5 months ago
结合订单簿的深度学习和强化学习进行盈利交易
应用深度学习和强化学习结合，利用订单流量失衡进行多时间段预测收益的研究，为五种金融工具提供交易信号，并通过回测模拟和前期测试在零售交易平台验证了模型的潜力，但还需要进一步修改以应对零售交易成本、滑点和点差的波动。
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8 months ago
关于因果性在公正机器学习中的必要性和适用性
因果推理对于评估公平性至关重要，尤其是自动化决策和合法反歧视程序中。在实践中应用因果关系的挑战和限制以及可能的解决方案也进行了讨论。
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2 years ago
不打开黑匣子的反事实解释：自动化决策与 GDPR
探讨欧盟通用数据保护条例中关于解释权的存在、优点和缺点。 提出使用无条件的反事实解释来支持三个目标：帮助个人了解为何做出特定决策，提供理由以反对决策，以及了解为了将来获得期望的结果需要做出的改变。
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7 years ago
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