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数字广告中的算法和数据驱动的投标
出色的研究帮助。†耶鲁大学，dirk.bergemann@yale.edu‡mit斯隆管理学院，bonatti@mit.edu§耶鲁大学，nick.wu@yale.edu
与不完美监控的算法勾结-IRIS
在本文中，我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况，因为定价算法通常在市场（例如亚马逊）中使用，那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格，并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而，理论表明，即使在不完善的监控下，也可能进行勾结，并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场，代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此，重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果（例如市场价格）而不是个人行为时。6
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
动物法人工智能 /算法决定 - < / div>
AACC研究与发展秘书处韩国宪法法院（EDS），宪法权利与环境（亚洲宪法法院与同等机构协会，研究与发展秘书处：韩国宪法法院：2024年）KT19.8 CONAACC研究与发展秘书处韩国宪法法院（EDS），宪法权利与环境（亚洲宪法法院与同等机构协会，研究与发展秘书处：韩国宪法法院：2024年）KT19.8 CON
用于局部约束同构的算法框架
同构f从宾客图G到主机图H是局部的局部培养物，注射剂或弹性，如果对于每个U∈V（g），则F对U附近的F限制分别是生物，注射剂或过渡性。相应的决策问题LBHOM，LIHOM和LSHOM在一般图和特殊图形类别上都进行了很好的研究。除了通过宾客图的树宽和最大程度参数化的问题时，还会产生复杂性，这三个问题仍然缺乏对其参数化复杂性的彻底研究。本文填补了此差距：我们通过考虑访客图G的参数层次结构来证明许多新的FPT，W [1] -HARD和PARA-NP-COMPLETE结果。对于我们的FPT结果，我们通过开发涉及一般ILP模型的新算法框架来做到这一点。为了说明新框架的适用性，我们还使用它来证明角色分配问题的FPT结果，该问题源自社交网络理论，并且与本地透明的同型同态密切相关。
效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
