XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAlgorithmic
通往语音学算法
级别的语音课程没有任何语音培训，鼓励我将我的学期论文变成期刊文章，倡导我教语言学课程。尽管在另一家机构中，Charles Yang有效地采用了我作为自己的学生，并一直相信我，提供了洞察力和灵感，并影响了我对工作含义的思考。里克·刘易斯（Rick Lewis）和安德里斯（Andries）都为人类受试者实验方法提供了宝贵的指导。与Lu Wang的会面对我对我的工作和神经网络之间的关系的思考很重要。我的整个委员会都非常支持，尤其是在我的求职过程中具有灵活性和友善，这使我的压力能够保持可容忍的水平。除了我的委员会之外，我要感谢Jeff Heinz，Jane Chandlee和Kyle Gorman对我的工作提供了宝贵的反馈。我很荣幸Charles Yang，Jordan Kodner和Sarah Payne将我作为Penn Pal。转向安阿伯（Ann Arbor）的朋友，大流行的最聪明的时刻是在周末与阿什坎（Ashkan）和艾丽会（Alican）的环聊中，他们形成了我的大流行泡沫。这是一段关于超自然活动的视频，毫无疑问，我的博士学位最困难。如果您知道您知道。所谓的“星期四晚餐船员”一直存在。Eli，Fahad，Kevin，Sarah，Trevor和Won都通过成为博士生的情感辛苦而在我身边，而不是成为人类。，但我们也分享了我从博士学位上获得的大量记忆。我非常感谢在早期的博士课程中与圣地亚哥，阿什坎，劳拉和奥纳会面，以及随后的共同记忆。我也感谢与塔拉（Tara），马克（Mark），玛丽娜（Marlena），吉恩（Jiong），法贾（Puja），尤永（Yujun）和迪（Di）的Gems Lab成员的友谊。没有我的冒险伙伴布列塔尼（Brittany）与我一起旅行，并度过了漫长的周末，但他们似乎是一个假期。我们一起搜寻了二手书店。您的精神不断提醒我，每种经历都不是为未来的生活做准备，而是一种生活的行为。我还要感谢我的家人为我提供了一个超越学术界的空间。大家一直在那里庆祝和支持我。我特别感谢我的大姐姐雷切尔（Rachel），他以对我非常重要的方式向我展示了善良，理解和指导，而我的爷爷乔（Grandpa Joe）体现了学术生活中的诚信
实验市场中的算法选择
我们感谢法国人民的财政支持。我们感谢Noah Alex，Austin Brooksby，Dylan Finlayson，Matthew Froberg和Gus Stevenson，他们提供了宝贵的研究帮助。我们还要感谢Alicante大学，日内瓦大学，蒙彼利埃大学，默西亚大学，斯塔万格大学，多伦多大学和TBS教育的研讨会。我们也感谢在达勒姆算法交易研讨会上从会议受众那里收到的评论，金融科技：创新，包容和风险会议，第一次零 /最小情报会议，法国实验金融协会会议，加拉帕戈斯群岛实验经济学会议，加利福尼亚实验经济学会议，实验财务会议的年度会议，欧洲大会和第三届会议。
算法招聘中的公平和偏见
雇主在整个招聘管道中采用算法招聘技术。算法公平性尤其适用于该领域，因为其高赌注和结构不平等。不幸的是，这个空间中的大多数工作都提供了部分治疗方法，通常受到两个竞争叙事的约束，乐观地着重于替换有偏见的招聘者决策或悲观地指出歧视的自动化。比目前尚未回答的低技术替代方案，算法的类型，更重要的是，哪种类型的算法招聘对社会的偏见和对社会的好处更大，这损害了可信赖性。这项多学科调查迎合了从业人员和研究人员，并具有平衡且无关紧要的覆盖范围，对系统，偏见，措施，缓解策略，数据集以及算法招聘和公平性的法律方面。我们的工作通过强调当前的机会和局限性来支持对该技术的上下文理解和治理，为将来的工作提供建议，以确保所有利益相关者的共同利益。
算法体系结构：设计趋势
I. i tratoduction架构概念和价值观与塑造建筑物设计的总体原则具有相似之处。不同的哲学，例如参数主义，功能主义，现代主义，后现代主义和可持续的设计，当前不同的观点以及建筑的方法。相反，建筑师考虑到设计结构时的规模，实用性，可持续性，和谐，平衡，比例和节奏等重要要素。这些原则有助于创建功能，视觉吸引力和有意义的建筑物。实现建筑蓝图需要出色的创造力，复杂性和实用性。在建筑中，设计至关重要，因为它定义了建筑物或环境的整体体验，可用性和美学。非常喜欢语言，设计传达了结构的目标和愿景。这对于建立不仅功能功能和视觉吸引力，而且具有更深层次的含义至关重要。参数体系结构对建筑设计的影响是毫无疑问的。通过强调使用计算机工具生产
算法索引缺失值
本文提出了一个新的算法追索（AR）框架，即使在缺少值的情况下也可以工作。AR旨在提供一个追索行动，以改变分类器给定的不需要的预测结果。现有的AR方法假设我们可以访问有关输入实例功能的完整信息。但是，我们经常在给定实例中遇到缺失值（例如，由于隐私问题），以前的研究没有讨论这种实际情况。在本文中，我们首先从经验和理论上表明了一种具有单一插补技术的天真方法无法获得有关其有效性，成本和特征要改变的良好动作的风险。为了减轻这种风险，我们通过纳入多个插补的想法来制定为给定的不完整实例获得有效和低成本动作的任务。然后，我们提供了一些关于任务的理论分析，并提出了基于混合企业线性优化的实用解决方案。实验结果证明了与基准相比，我们方法在缺少值的情况下的功效。
通过模拟算法说服通过模拟算法说服
我们研究了贝叶斯说服游戏，发件人想说服接收者采取二进制操作，例如购买产品。发件人被告知（实际上）世界状态，例如产品的质量，但只有有关接收者信念和公用事业的信息有限。以客户调查，用户研究和AI的最新进展激发，我们允许发件人通过查询模拟接收者行为的Oracle来了解有关接收器的更多信息。在固定数量的查询后，发件人对消息策略进行了提交，并且接收者采取了根据她收到的消息最大化她的预期实用程序的措施。，我们表征了发件人的最佳消息传递策略，但给定对接收器类型的任何分布。然后，我们设计了一种多项式查询算法，该算法优化了该游戏中发件人的预期实用程序。我们还考虑了近似甲骨文，更通用的查询结构和昂贵的查询。
纯粹的内在和算法时代
Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常，毫无疑问地响起了强大的回响，并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表，它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子，这听起来像是德勒兹（Deleuze）用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式：“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”（在德勒兹（Deleuze）1995年，第6期引用）。作为一个工作方向，它表明放弃了将不同领域划分的区别，以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中，而艺术家也探索了这些可能性，表现出了不可能的变化。但是，我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开，重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力，转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面，这种畸变涉及德勒兹的整个哲学，这只是婚礼的两个部分之一。换句话说，我想暗示，德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns（2013）的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近，以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此，绝对内在的时代一方面，一个异常的婚礼仍然是一个婚礼，因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域，这是一个不确定性的区域，也许是一个创造力的区域，也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面，它是一个异常的，因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约；但是，一旦建立了这种非天然纽带，现实中的转变就开始了，抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里，实际情况与虚拟相结合，将其等同于虚拟现实，可以访问耳机和键盘，社交网络和大数据。
算法可重复性的最佳保证和...
算法可重复性衡量机器学习算法的输出偏差，而训练过程中发生了较小的变化。先前的工作表明，一阶方法需要权衡融合率（梯度复杂性）才能获得更好的可重复性。在这项工作中，我们挑战了这一看法，并证明在各种错误的甲骨文设置下，可以实现最佳的可重复性和近乎最佳的收敛保证。特别是，鉴于不精确的初始化Oracle，我们基于正则化的算法达到了两全其美的最佳 - 最佳的可重复性和近乎最佳的梯度复杂性 - 用于最小化和最小值优化。使用不精确的梯度甲骨文，近乎最佳的保证也可用于最小值优化。此外，在随机梯度甲骨文中，我们表明随机梯度下降在可重复性和梯度复杂性方面都是最佳的。我们认为，在凸优化的背景下，我们的结果有助于增强对可重复性连接权衡的理解。