- 分布的单调性和对数凹性测试的新下界
使用新技术，我们证明了通过涉及所讨论分布的 bin 概率的不等式定义的性质的分布测试下界。利用该技术，我们对离散六面体上的单调性测试获得了新的下界，并对对数凹性测试获得了严格的下界。
- 量化人工智能对科学研究的益处
通过对 8700 万篇论文和 710 万项专利采用自然语言处理技术，研究发现 AI 在科研中的使用范围广泛，特别是自 2015 年以来增长迅速，使用 AI 的论文影响因子更高，同时也存在 AI 人才供需不平衡和种族、性别等方面的不公平问题。
- 网络和算法中的少数群体
本文旨在阐述关于社交网络数据驱动和理论支持的复杂模型的最新进展及其在理解社会不平等和边缘化方面的潜力。特别关注网络与基于网络的算法所引起的不平等问题，以及如何影响少数群体的感知和协作模式，最后指出该领域面临的主要挑战和未来机遇。
- IJCAI量化由数据和 AI 模型引起的健康不平等现象
提出了用于检测和量化人工智能引起的不平等的通用分配 - 恶化框架，应用于两个 ICU 数据集，结果显示与白人相比，非白人患者的差距显著增加（2.45％至 43.2％），其中一个评估的不平等性增加了超过 9 倍。
- 人工智能在实现可持续发展目标中的作用
人工智能对可持续发展目标的积极或消极影响需要得到评估，然而，应该通过适当的政策和监管支持其快速发展，否则，由于人工智能技术的透明度、问责制、安全性和道德标准等方面的缺陷，会对其发展和可持续应用产生不利影响。需要重视全球关于人工智能使用的辩论 - 伽玛函数的界限
提高了 γ 函数不等式的上界，并证明了一些新的不等式。
- 相干的距离度量
本论文提出量子态的迹距离相干测量并证明了其在所有量子比特和所谓的 X 态方面是强单调的，同时提供了所有纯态的迹距离相干的表达式和任意态的半定规划。通过探索 l1 范数和相对熵的相干衡量之间的关系并给出了连接两者的详细不等式。此外，证明了所有 - Mirsky 奇异值不等式的一个推广
本文对矩阵差的 Mirsky 奇异值不等式证明了一个 f 版本，其中应用了一个满足 f（0）=0 的正凹函数 f 到原始的 Mirsky 不等式的每个奇异值上。
- 标准高斯尾部概率上界
本文回顾了针对 Mills' ratio (1-Φ)/φ 的各种不等式，其中 φ 和 Φ 分别表示标准正态密度和分布函数。通过有限连分数的基本考虑，导出了一种普适的近似方法，这种方法可以推出和优化一些已知的界限。
- 两个伽玛函数比值的界限 —— 从 Wendel 和相关不等式到对数完全单调函数
这篇证明性和综述性论文探讨了两个伽玛函数之比的比值界限，分析了一些不等式，以及涉及两个伽玛函数或 $q$- 伽玛函数之比的函数的完全单调性和对数完全单调性的必要和充分条件。
- 关于若干著名量子不等式的矩阵凸性方法
该研究基于算子凸函数的矩阵视角，提出了多种类比 Maréchal 扩展视角的矩阵不等式，包括 Lieb 的 $p+q≤1$ 结果等，从而得出了与量子熵相关的重要不等式。
- 0/1 - 多面体讲义
本文介绍了 0/1 多面体的组合与几何学，重点探讨了这些对象的某些有趣方面，如组合类型的双指数增长、巨大的子多面体和有时会变得极大的定义不等式的系数。