Coati Optimization Algorithm for Nuclei Segmentation
为什么重要：Coati 核分割优化算法可提高生物医学成像的准确性、效率和精确度。
AI in health should be regulated, but don’t forget about the algorithms, researchers say
在最近的一篇评论中，麻省理工学院、Equality AI 和波士顿大学的团队强调了医疗保健领域对人工智能模型和非人工智能算法的监管存在差距。
Social media algorithms can change your views in just a single day
您在社交媒体上看到的内容通常由算法决定 - 事实证明，这些算法可以迅速改变您的观点
UGA researchers unveil the development of a novel quantum computing algorithm
新方法可能有助于疾病研究的应用。UGA 研究人员揭开了一种新型量子计算算法的开发一文首先出现在 UGA Today 上。
Risk algorithm used widely in US courts is harsher than human judges
在决定是否让人们在家中或在监狱中等待审判时，美国法官可以使用风险评分算法。但它通常给出的建议比人类更严厉
Private Online Learning via Lazy Algorithms
我们研究隐私在线学习问题，具体来说，就是专家在线预测 (OPE) 和在线凸优化 (OCO)。我们提出了一种新的转换方法，将惰性在线学习算法转换为隐私算法。我们利用现有的惰性算法将我们的转换应用于差异隐私 OPE 和 OCO，以解决这些问题。我们的最终算法获得了遗憾，这显著改善了高隐私制度 ε≪1\varepsilon \ll 1ε≪1 中的遗憾，获得 Tlogd+T1/3log(d)/ε2/3\sqrt{T \log d} + T^{1/3} \log(d)/\varepsilon^{2/3}Tlogd+T1/3log(d)/ε2/3 for…
Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
我们研究用户级差分隐私 (DP) 约束下的隐私随机凸优化 (SCO)。在这种情况下，有 nnn 个用户，每个用户拥有 mmm 个数据项，我们需要保护每个用户整个数据项集合的隐私。现有的用户级 DP SCO 算法在许多大规模机器学习场景中都不切实际，因为：（i）它们对损失函数的平滑度参数做出了限制性假设，并要求用户数量随着参数空间的维数呈多项式增长；或（ii）它们的速度非常慢……
Common algorithms in AI: supervised, unsupervised, and reinforcement learning
为什么重要：探索常见的 AI 算法，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们的应用和挑战。
How image search algorithms shape views on climate change
研究表明，图像搜索引擎强化了人们对气候的先入之见。更好的图像搜索是激发气候行动的关键。
Budget bill elevated to Senate plenary
参议院的 6.352 万亿比索国家预算法案已提交全体会议辩论，国会预计将在 12 月中旬休会前批准该支出计划。在周二的全体会议上，参议员兼财务委员会主席 Mary Grace Natividad S. Poe-Llamanzares 表示，预算法案增加了对卫生和教育项目的资金投入，包括额外的 […]
Recursion — Data Structures & Algorithms for Data Scientists
递归、递归、递归、递归、递归等继续阅读 Towards Data Science »
У всех на виду: алгоритмы Meta ускоряют распространение краденых данных
攻击者正在寻找新的方法来绕过审核并保持不被发现。
Smiths Detection prohibited items algorithm certified
Smiths Detection 宣布其 iCMORE 自动违禁物品检测系统 (APIDS) 算法已获得荷兰国家安全和反恐协调员 (NCTV) 的当地批准。Smiths Detection 成为 […]
“如果你经常使用人工智能来寻找你喜欢的音乐、职业或政治候选人，你最终可能会忘记自己如何做到这一点。”伦理学家 Muriel Leuenberger 考虑了依赖人工智能对个人的影响。
