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World File Search System次优系统
印度的供应链 - 工业革命的曙光
这是限制物流部门增长的障碍之一。它反映在不充分和低质量的模态和终端运输基础设施，次优的模态混合物，货物和容器的效率低下且不良设计的存储设施以及效率低下的操作和维护方案以及技术的采用/适应不良。这导致货物运输时间较高且不一致，资源使用效率低下和车队管理不佳。选择运输方式，甚至存储和终端处理协议的选择很少与货物特征（旅行距离，包裹尺寸，密度等）相关。因此，高成本模式（如道路）过度使用，牺牲了内陆水道和铁路等成本效益和可持续的模式。需要更改持续和延长的次优系统（错误地看上去都处于平衡状态）。加强印度物流基础设施的方式是解构旧的并建立新的理性平衡。
预测 IRT 难度的解释力
等式 1 的群体性质在 AI 的许多领域都很方便，因为我们在选择要部署的系统之前通常会应用各种技术。所有这些被丢弃的次优系统都可以重新用于计算难度，正如我们将在本文中看到的那样。然而，使用系统群体也会带来一些风险。例如，如果群体包含一个不符合要求的系统（在简单实例上失败，在一些困难实例上成功），则可能导致非常不稳定的难度指标。如果我们只是计算一组系统对每个实例的平均误差作为难度的代理，可能会发生这种情况（Mart´ınez-Plumed 等人，2019 年）。几十年前提出了一种解决这个问题的方法，称为项目反应理论 (IRT)，其中难度是从项目（实例）和受访者（系统）矩阵中推断出来的，这使得符合要求的系统更具相关性。此外，IRT 给出了一个遵循正态分布的难度缩放指标，可以直接与系统的能力进行比较。然而，IRT 和其他难度指标都是从之前的性能结果中得出的，但不依赖于实例空间，因此我们无法预测新实例的难度。我们为这个重要问题提出了一个相对简单的解决方案：以问题特征作为输入、以难度作为输出来训练回归模型。本文涵盖了人工智能中的一系列问题，推导了它们的 IRT 难度，并为每个领域训练了一个回归模型——难度估算器，我们对其进行了系统性的评估。对于许多领域，根据 RMSE 和 Spearman 相关性，对 IRT 难度的估计非常好。我们在一系列应用上说明了这些难度模型的解释能力：