XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
超越人类干预：通过多学院学习策略算法勾结
市场定价中的勾结是与人为通过人为有限的供应提高市场价格的人类行为相关的概念。最近，提出了算法勾结的想法，其中人类在定价过程中的行动被自动化的代理所取代。实验表明，可以通过这种技术达到共谋市场平衡，而无需人工间，但许多技术的发展仍然容易受到其他参与者的剥削，因此在实践中很难实施。在本文中，我们探讨了一个代理具有多目标策略的情况，不仅学会了单方面利用源自其他算法代理的市场动态，而且还学会了直接对其他代理的行为进行建模。我们的结果表明，如何通过使用稍微复杂的算法来克服现实生活中算法勾结的可行性的共同批评。
增强算法素养：交流学生对算法驱动新闻的意识
本文解决了新闻和媒体教育领域中对算法素养的需求。在媒体土地上的虚假信息不断提高的复杂性中，其目的是增强用户对算法驱动的结合的认识和理解。通过对交流学生的重点研究，该研究调查了与算法系统对新闻消费的影响有关的关注，信念和知识。现有的奖学金经过调查，以建立算法素养的不断发展的性质，从优化搜索引擎到反对数字本地人之间的误解。在理解算法驱动的新闻选择时，突出了数字信息传播理论的相关性，例如偶然消费，新闻媒介 - 我的感知，回声室和过滤气泡。从方法论上讲，来自西班牙大学和美国大学的两个焦点群体
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图4。替代物相对位置与数据簇的相对位置的四个可能性。黑色箭头指示超平面的正常向量，指向与正标相关的区域。在情况1中，两个平均向量通过超平面正确分类。在情况2和3中，只有一个平均向量中的一个被正确分类。情况4是微不足道的，因为没有正确分类的均值向量，导致微不足道的覆盖范围和有效性cobσ+1 = vabσ -1 =0。
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
算法勾结：公司问责制和艺术的应用。 101 tfeu
Maria Giacalone * a Broxtract：对人工智能（AI）设定市场价格的日益依赖，尤其是在数字市场中，导致了算法勾结的威胁，在这种情况下，定价算法使竞争对手之间的市场行为与竞争者之间的行为保持一致。这种见解研究了这种做法的含义，强调了最近《欧洲AI法》所采取的方法的相关性，该法规调节了AI系统的发展和就业。虽然定价算法可以通过迅速响应供求的波动来提高市场效率，但它们也引起了人们对抗竞争力效应的担忧。讨论了两种不同的情况：可预测的药物和数字眼，其中算法在人类控制下或以自治方式运行。在可预测的代理方案中，算法的行为可以归因于该事业，可能会导致ART下的责任。101 Tfeu。 相反，数字眼景挑战了由于其自主权而导致算法的行为的责任。 为了解决这些问题，洞察力讨论了《 AI法案》中强调的“设计合规性”，该法案要求企业确保其算法符合反托拉斯规则。 这是“结果可见性”的补充，即使算法已按照指南进行了编程，也规定了纠正任何反竞争结果的承诺。 在一起，这些措施旨在平衡AI的好处，并需要防止在数字市场中进行合并实践。101 Tfeu。相反，数字眼景挑战了由于其自主权而导致算法的行为的责任。为了解决这些问题，洞察力讨论了《 AI法案》中强调的“设计合规性”，该法案要求企业确保其算法符合反托拉斯规则。这是“结果可见性”的补充，即使算法已按照指南进行了编程，也规定了纠正任何反竞争结果的承诺。在一起，这些措施旨在平衡AI的好处，并需要防止在数字市场中进行合并实践。
39 Medline中的算法索引经常忽略...
最近的一项研究试图通过获取2000年发表的记录样本来评估算法索引的产出，然后在人类索引者开始收到MTI的索引建议，将这些记录输入到面向公共的MTI中，并将MTI索引与人类的MTI索引[26]。这确定了MTI输出的某些问题，特别是在代表人群的标题（“检查标签”）以及句子结构对概念排名的影响，但最终是将算法索引输出与人索引的比较，并且仅质疑算法由algorithm分配的术语。我们的研究试图确定自动分配的索引术语是否反映了文章的主要概念并指出了最重要的方面。
人工智能和算法公平倡议
提示工人：《美国残疾人法》和软件，算法和人工智能的使用（https://www.eeoc.gov/tips-workers-workers-workers-workers-workers-americans-disabilities-actiment-act-and-and-and-and-