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“ box-tdi polytopes的算法和结构属性...
范围。优化问题的很大一部分等同于优化线性程序，其中可行区域是由线性不等式定义的多面体。解决此类问题的复杂性受到多面体结构的很大影响。尤其是当多面体是整数时，众所周知，我们可以在多项式时间内解决问题的大小[7]。实际上，最有效的算法之一仍然是Dantzig开发的单纯形方法。即使该方法以不良的理论性能而闻名[8，9]，它已经看到了新的兴趣和几种理论进步[5]，特别是最近的一些发展，连接了多面体的结构以及该算法的效率[1]。该算法的另一个兴趣点是与问题本身的多面体结构的密切联系。尤其是，影响单纯形算法性能的一个关键因素是多面体直径，它限制了最坏情况下所需的枢轴数量。在这种情况下，赫尔希猜想的弱形式已被证明对由完全单型矩阵定义的多型植物有效[2，6]。box-tdi polyhedra是可以用box-tdi系统描述的多面体。这些多面体直接概括了由完全单型矩阵描述的多面体[3]。此外，即使整数线性编程最近已被证明在Box-TDI Polyhedra上是NP-HARD [4]，当此Polyhedra是整数时，该主题尚未探索。该项目的主要目的是研究Box-TDI Polyhedra是否承认直径范围的改善，以及这是否对线性编程算法的效率有影响。
2月27日9：30-10：45am -Algorithmic Alignment
Zi Liang, Pinghui Wang, Ruofei Zhang, Haibo Hu, Shuo Zhang, Qingqing Ye, Nuo Xu, Yaxin Xiao, Chen Zhang, Lizhen Cui Exploring Intrinsic Alignments within Text Corpus
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
算法信息理论和量子力学简介
本文介绍了一项对算法信息理论与量子力学交集的已发表和未发表材料的调查。据作者所知，这是其类型的第一个。 审查了量子状态算法含量的三个不同概念。 引入了算法量子典型性和相互信息的概念。 探索了算法信息与量子测量之间的关系。 令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。 因此，大多数量子状态将其切成白噪声。 回顾了马丁·洛夫的量子分析。 算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。 当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。据作者所知，这是其类型的第一个。审查了量子状态算法含量的三个不同概念。概念。探索了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。因此，大多数量子状态将其切成白噪声。回顾了马丁·洛夫的量子分析。算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。
算法管理的关键压力源
4曼彻斯特健康心理学中心，心理学与心理健康部，英国曼彻斯特曼彻斯特大学11个健康科学学院； NIHR大曼彻斯特患者12安全研究合作，英国曼彻斯特曼彻斯特大学134曼彻斯特健康心理学中心，心理学与心理健康部，英国曼彻斯特曼彻斯特大学11个健康科学学院； NIHR大曼彻斯特患者12安全研究合作，英国曼彻斯特曼彻斯特大学13
计算机拒绝时：欧洲对算法歧视的法律回应
近年来，对算法系统部署而产生的基本权利的侵犯的担忧已有所增加。尤其是全球研究表明，在各种决策过程中使用的算法系统可以区分受合法保护的群体。例如，在具有里程碑意义的决定中，意大利法庭迪·博洛尼亚（Di Bologna）发现，交付平台使用的代名词排名算法是使骑手访问骑手可以访问用于预订工作转变的系统是间接歧视的。2在确定哪些骑手优先级时，该系统构建了其“可靠性”和“参与”的量度，这些量度没有考虑到合法保护的原因，例如罢工，疾病，疾病，残疾，个人信仰或护理职责（仍然由多数妇女执行）。通过不公平地对待所有工作转移的取消，该系统不公平地限制了骑手的工作机会。在奥地利，所谓的“ AMS”算法是由国家就业机构委托授权或拒绝求职者支持的，基于他们找到就业机会的预测。研究人员表明，在某些版本中，预测系统对女性求职者的负重分配了负重（尤其是当他们有护理职责时3），并且考虑到诸如候选人的迁移背景，健康障碍和年龄等特征，从而使该系统可能会歧视合法受保护的群体（Kayser-Bril，2019年； 2019年； Alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et 2020）。研究揭示了欧洲算法歧视的许多其他例子（有关最近的概述，请参见Wulf，2022年）。在一定程度上，欧洲制定的反歧视法可以解决算法歧视。然而，关于这些法律的解释和应用，出现了棘手的问题。现有立法还表现出差距和缺点，尤其是在机器学习系统的背景下。本章研究了这些问题，并提出了如何在算法社会中执行平等的反思。这样做，它首先仔细检查了算法歧视的根和机制，并提出了工作定义，目的是消除现有的语义混乱。第二，本章研究了现有的反歧视法律框架的缺点，并区分了监管，概念，教义和程序差距。最后，本章提出了对执行（算法）平等的一些思考。这样做，本章反映了根据算法歧视的问题，对法律框架的不同可能解释的规范含义。
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。
教育系统中的算法偏见：检查AI驱动决策在现代教育中的影响
在教育环境中，人工智能和算法系统的融合日益增加，引起了人们对其对教育公平的影响的关键关注。本文研究了各种教育领域的算法偏见的表现和含义，包括招生过程，评估系统和学习管理平台。通过分析当前的研究和研究，我们研究了这些偏见如何使现有的教育差异永久化或加剧，尤其是影响边缘化社区的学生。该研究表明，教育中的算法偏见是通过多个渠道运作的，从数据收集和算法设计到实施实践和机构政策。我们的发现表明，有偏见的算法可以显着影响学生的教育轨迹，从而在教育中创造新形式的系统障碍。我们提出了一个全面的框架来解决这些挑战，将技术解决方案与政策改革和机构指南相结合。这项研究有助于对教育中的道德AI越来越多的论述，并提供了在越来越数字化的世界中创建更公平的教育系统的实用策略。
算法信息论与量子力学简介
本文对算法信息论和量子力学交叉领域的已发表和未发表的资料进行了综述。据作者所知，这是此类综述的首例。综述了三种不同的量子态算法内容概念。介绍了算法量子典型性和互信息的概念。探讨了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，绝大多数量子态（纯态和混合态）在进行退相干时，将产生没有算法信息的经典概率。因此，大多数量子态退相干为白噪声。综述了 Martin L¨ 的随机序列的量子模拟。算法信息论为多世界理论带来了新的复杂性，因为它与独立性假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要测量来产生具有可克隆信息的量子态分布。