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基于语料库的语法中曝露与出现：在 35 种语言中的计算实验
本文使用计算实验来探讨暴露在实际语言使用中对于构式语法出现的作用，并实验证明词汇表的增长速度比语法更快，而且语法的增长速度并不依赖于词汇表的增长速度。同时，面向特定寄存器的语法在暴露量增加时会收敛到更相似的结构中，这意味着随着曝光量的增加，
PDF2 years ago
推荐系统中的辛普森悖论：协调个体评价与汇总评价的不同
本文重点研究了推荐系统中的公平性，尤其是如何评估推荐系统在分配相关物品方面的公平性，并发现了不同方法之间的差异与悖论。我们提出了一种基于分布匹配的技术，用于在现实世界的推荐系统中估算单个用户的相关程度和满意度。
PDF2 years ago
带有曝光公平性的快速在线排名
本文提出了一种优化随机排名中凸性目标函数的效率高、计算成本少、具有强理论保证，且适用于公平性暴露等所有凸顺滑目标函数的在线算法，可将复杂的曝光公平性标准纳入推荐中。
PDF2 years ago
CVPR提高图像质量的曝光校正模型
提出了一种端到端的曝光校正模型，采用感知损失，特征匹配损失和多尺度辨别器来提高生成图像的质量并使训练更加稳定，实验结果表明其有效性。在大规模曝光数据集上，取得了最新的最优结果，并研究了图像曝光设置对画像抠图任务的影响，发现曝光过度和曝光不足
PDF2 years ago
WSDM引入 Expohedron 以在重复排名中实现 Pareto 最优公平效用分摊
本文提出了一种称为 expohedron 的多面体，该多面体可以用于在排名中最大化消费者的效用并最小化曝光的生产者的不公平性，并且还提出了一个复杂度为 O (n^2log (n)) 的算法来精确地表达所有目标曝光。
PDF2 years ago
WSDM公平排名中异常值的理解与缓解
研究了公平排名系统中，异常值对排名的影响，并提出了一种新的方法 OMIT，利用异常值检测方法来改进公平分配，并展示了更公平地展示出现异常值的前 k 项的策略，兼顾公平和实用性。
PDF3 years ago
CVPR神经相机模拟器
本论文提出了一个基于深度神经网络的可控相机模拟器，能够在不同的相机设置下合成原始图像数据，包括曝光时间、ISO、光圈等，并且能够用于大光圈增强、HDR、自动曝光和数据增强等多个应用领域。同时，也是第一个利用传统原始传感器特征和数据驱动深度学
PDF3 years ago
CVPR多尺度照片曝光校正学习
该研究提出了一种基于深度神经网络模型的曝光校正方法，通过提供一个新数据集解决了曝光错误的问题。
PDF4 years ago