data-driven algorithms | BriefGPT

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一个新的偏差度量的原则方法
机器学习和数据驱动算法在决策制定领域的广泛应用已逐年增加，但相关负面影响也随之日益严重。负面数据偏差是其中之一，会对特定群体造成有害后果。为解决偏差带来的负面后果，必须首先认识到其存在，并找到一种能够理解和量化的方法。本文的主要贡献是：（1
PDFa month ago
人工智能是否帮助人类做出更好的决策？一种实验评估的方法论框架
基于数据驱动算法的人工智能在当今社会中已普遍应用，但在许多情况下，尤其是当风险较高时，人类仍然作出最终决策。本研究引入了一种新的方法框架，可用于在无额外假设的情况下实验性地回答这个问题。我们采用标准分类指标来衡量决策者做出正确决策的能力，通
PDF4 months ago
TransWorldNG 基于基础模型的交通仿真
TransWordNG 是第一款能够从真实交通数据中自动学习交通模式、高效生成准确、逼真交通环境的交通模拟器，它使用数据驱动的算法和图计算技术来应对交通环境的高维度和异质性。
PDFa year ago
SKA 脉冲星搜寻管线机器学习方法的研究
该研究通过使用 Mask R-CNN 算法，发现经验驱动和数据驱动算法对于 SKA 脉冲星搜索管道中的候选物体检测至关重要，并成功地在模拟数据集上检测到候选物体。
PDF2 years ago
KDD在结构不确定性下改进基于数据驱动的异质性处理效应估计
该研究通过开发一种考虑每个特征值对异质性治疗效果估计的特征选择方法，并从数据中学习相关部分的因果结构，为处理真实世界数据的因果结构问题提供了解决方法。研究结果表明，该方法在任意潜在因果结构下均优于现有的数据驱动异质性治疗效果估计方法，并可降
PDF2 years ago
OrchestRAN：面向开放 RAN 的编排智能网络自动化
本文提出并原型描述了一种基于 Open RAN 范例的新型编排框架 OrchestRAN，旨在通过自动计算最优数据驱动算法和其执行位置，实现网络智能控制和推理目标，以应对下一代软件化、开放式、分解式网络架构面临的挑战。在 Colosseum
PDF2 years ago
基于统一框架的集合分类概述
通过一个统一的统计框架来回顾多种基于集合值分类的公式，提供了可扩展的策略和构建数据驱动算法的方法，并在真实数据集上进行实验和提供一般的实用指导。
PDF3 years ago
安全学习的凸优化
该研究提出了一种 Safe-L2O 框架，以获得优化算法和数据驱动算法的优势，该框架具有收敛保证且利用机器学习实现快速的数据驱动算法。
PDF4 years ago
社会活动的优化控制视角
利用标记过时时间点过程的框架，建立起与具有跳跃的随机微分方程的替代表示的社交活动数学模型，并发展出了两个高效的在线算法来引导社交活动，从而在用户层面和网络层面增加社交活动。
PDF6 years ago