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公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车总数较少，并且可能会因失踪法院而受到更多惩罚的人。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，首先引起了利益相关者在可能的决策和由此产生的结果的方面的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从数据中从数据中有效地学习这些最佳策略的算法，以提供大量表达效用功能。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索poli cies的空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更霍利斯的方法。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。
通过运营商自有 WiFi 接入点卸载移动数据的激励机制
由于移动数据流量的爆炸式增长，移动网络运营商（MNO，也称为运营商或承运商）通过移动数据卸载同时利用蜂窝和 WiFi 资源已成为一种普遍做法。然而，现有的卸载技术主要建立在运营商和第三方 WiFi 资源之间，无法反映用户的动态流量需求。因此，MNO 必须设计一个有效的激励框架，鼓励用户披露其对资源的估价。在本文中，我们提出了一种新颖的基于出价的异构资源分配（HRA）框架。它可以使运营商同时有效地利用蜂窝和运营商自己的 WiFi 资源，其中用户的决策成本受到严格控制。通过基于拍卖的机制，它可以在了解用户估价的情况下实现动态卸载。而算子域卸载则有效避免了由于用户自私和信息缺失带来的无政府状态。更具体地说，我们提出了HRA-Profit和HRA-Utility，以分别实现最大的利润和社会效用。此外，基于随机多臂老虎机模型，新提出的HRA-UCB-Profit和HRA-UCB-Utility能够在不完全用户上下文信息下获得接近最优的利润和社会效用。所有的机制都被证明是真实的并且满足个体理性，而我们机制所实现的利润与最优利润在有限的范围内。此外，基于跟踪的模拟和评估表明，与基准相比，HRA-Profit和HRA-Utility分别将利润和社会效用提高了40%和47%。并且在所提出的机制下，蜂窝利用率保持在有利水平。 HRA-UCB-Profit 和 HRA-UCB-Utility 将伪后悔率限制在 20% 以下。
结合机器学习和学习者选择
尽管个性化学习的好处现在已经有充分的文献记载，但其在学校中的概括受到高层规模的挑战。诸如智能辅导系统（ITS）之类的教育技术可能有助于应对这一挑战并帮助教师和学生。最近，利用了一种利用好奇心驱动的学习模型的方法来构建其个性化练习序列。基于学习进度假设（LPH），这种方法包括提出学生练习，以最大程度地提高学习进度，并使用多武力的强盗机器学习技术逐渐识别。与人类专家设计的课程相比，与人类专家相比，在实地研究中以前显示了所产生的算法（ZPDE）在学习表现方面更有效。但是，有两个限制。首先，没有评估动机影响。第二，ZPDE算法并没有使学生能够表达选择。代理中的这种局限性与最初与建模好奇心驱动的学习有关的LPH理论不符。在这里，我们介绍了一个系统（ZCO），该系统（ZCO）结合了使用LP的自适应运动提议，并有可能使学生做出选择。这些选择的可能性涉及锻炼难度正交的维度，并且是许多现有教育技术的游戏化实例。我们首先表明，基于LP的个性化改善了学习绩效（再现和巩固先前的结果），同时产生积极而激励的学习经验。我们提出了一项广泛的现场研究（来自11所学校的265个7-8岁儿童，RCT设计），将基于LP的自动课程生成系统与手工设计的课程进行了比较，无论有没有自我选择。然后，我们表明，增加自我选择作为嬉戏的功能，触发了学习者的内在动机，并增强了基于LP的个性化的学习有效性。这样做，它加强了认真游戏中内在动机与表现进步之间的联系。相反，对于手工设计的线性路径，观察到了嬉戏特征的有害效果。因此，只有在课程个性化对学习者有效的情况下，由嬉戏的功能引起的内在动机才是有益的。由于在市场上可用的非适应性教育技术中使用了嬉戏的功能，因此值得关注的结果。
公平干预计划的新方法，以改善数字健康计划中的参与度和结果：仿真研究
背景：数字健康计划为患有慢性疾病的患者提供个性化支持，其有效性是通过患者实现目标临床结果以及该计划维持患者参与能力的程度来衡量的。但是，患者辍学和不平等的干预措施交付策略，可能会无意中惩罚某些患者亚组，这代表了最大化有效性的挑战。因此，优化成功因素（目标临床结果和持续参与的实现）之间平衡的方法学是可取的，尤其是在存在资源限制的情况下。目的：我们的目标是为数字健康计划资源管理提供一个模型，该模型共同说明了个人临床结果与患者参与之间的相互作用，确保公平分配以及允许能力计划，并使用有关2型糖尿病类型的公开数据进行广泛的模拟，一种慢性疾病。方法：我们提出了一个不安的多型强盗（RMAB）模型来计划干预措施，以共同优化长期参与和个体临床结果（在这种情况下，以实现目标健康葡萄糖水平的实现来衡量）。通过加剧组之间的差异来减轻RMAB的趋势实现良好的综合性能，我们为RMAB提出了新的公平目标，并应用了二元优化算法来解决它们。我们为患者参与度和个体临床结果轨迹的联合演变制定了模型，以捕获数字慢性病管理计划中关键的感兴趣动态。结果：在仿真练习中，我们优化的干预政策导致12个月后达到健康葡萄糖水平的患者高达10％，与护理标准基准相比，辍学率降低了10％。此外，与最先进的面前相比，我们的新公平政策将6个人口群体的参与度和健康成果的平均绝对差异最多减少了85％。结论：以个人临床结果目标和长期参与动态进行数字健康干预措施，因为考虑因素可能是可行且有效的。我们建议使用RMAB顺序决策框架，该框架也可以在容量计划中提供其他功能。公平的RMAB算法的集成进一步增强了达到公平解决方案的潜力。此方法为程序设计师提供了灵活性，可以根据其偏好在各种目标之间进行不同的优先级和平衡权衡。
质疑人工智能预测：影响力驱动的第二意见推荐
[1] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Dan Weld、Walter Lasecki 和 Eric Horvitz。2019 年。人机协作团队向后兼容的案例。ICML 人机协作学习研讨会 (2019)。[2] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上。1-16。 [3] Umang Bhatt、Javier Antorán、Yunfeng Zhang、Q Vera Liao、Prasanna Sattigeri、Riccardo Fogliato、Gabrielle Gauthier Melançon、Ranganath Krishnan、Jason Stanley、Omesh Tickoo 等人。2020 年。不确定性作为透明度的一种形式：测量、传达和使用不确定性。arXiv 预印本 arXiv:2011.07586 (2020)。[4] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。 [5] Rich Caruana、Yin Lou、Johannes Gehrke、Paul Koch、Marc Sturm 和 Noemie Elhadad。2015 年。医疗保健的可理解模型：预测肺炎风险和 30 天内住院率。第 21 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集。1721–1730。[6] R Dennis Cook。1986 年。局部影响力评估。皇家统计学会杂志：B 系列（方法论）48，2（1986 年），133–155。[7] Maria De-Arteaga、Artur Dubrawski 和 Alexandra Chouldechova。2021 年。利用专家一致性改进算法决策支持。arXiv 预印本 arXiv:2101.09648（2021 年）。 [8] Maria De-Arteaga、Riccardo Fogliato 和 Alexandra Chouldechova。2020 年。《人机交互案例：在存在错误算法评分的情况下做出决策》。2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-12。[9] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法错误后会错误地避开算法》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[10] Kelwin Fernandes、Jaime S Cardoso 和 Jessica Fernandes。2017 年。《具有部分可观测性的迁移学习应用于宫颈癌筛查》。《伊比利亚模式识别与图像分析会议》。Springer，243-250。 [11] Yarin Gal 和 Zoubin Ghahramani。2016 年。Dropout 作为贝叶斯近似：表示深度学习中的模型不确定性。在国际机器学习会议 (ICML) 中。1050–1059。[12] Ruijiang Gao、Maytal Saar-Tsechansky、Maria De-Arteaga、Ligong Han、Min Kyung Lee 和 Matthew Lease。2021 年。通过 Bandit 反馈实现人机协作。IJCAI (2021)。[13] Pang Wei Koh 和 Percy Liang。2017 年。通过影响函数理解黑盒预测。在第 34 届国际机器学习会议论文集-第 70 卷中。JMLR。org，1885–1894 年。[14] Himabindu Lakkaraju、Jon Kleinberg、Jure Leskovec、Jens Ludwig 和 Sendhil Mullainathan。2017 年。选择性标签问题：在存在不可观测因素的情况下评估算法预测。第 23 届 ACM SIGKDD 国际知识发现与数据挖掘会议论文集。ACM，275–284。
Blox 水果逻辑等级指南
在 Blox Fruits 中，升级系统是一个关键机制，它使玩家能够增强实力并解锁各种能力。通过击败敌人、完成任务和参与活动，玩家可以获得经验 (EXP) 点数，从而帮助他们升级。每个级别都会增强玩家的属性和战斗表现。玩家可以投入属性的最大 EXP 点数等于当前玩家的最大等级，即 2550。每级所需的 EXP 量遵循以下公式：⌈ 2 ∗ L evel^{2.3} + 84 ⌉ = exptolevelup 。要达到最高等级（2550 级），玩家需要大约 105,774,383,121 EXP。玩家可以使用 EXP 代码或从商店购买 2 倍 EXP 来一次获得多个等级。然而，必须注意的是，一些海洋生物和 Raid Boss 提供了更有效的升级机会。例如，击败利维坦可获得 5 个等级，而击败海兽仅可获得 1 个等级。Blox 水果扭蛋中随机水果的价格会随着等级的提高而上涨。50 级用户可以掷出一个水果约 32,000，而最高等级的玩家可以掷出大约 407,000。由于元素免疫要求高，建议使用佛陀或其他具有良好研磨能力的水果，而不要仅仅依赖元素水果。研磨海兽不是一种有效的方法，因为获得的经验值很少。相反，玩家应该专注于更有利可图的活动，例如研磨匪徒或见习任务。此外，使用 2x EXP 代码或从商店购买时，玩家死亡时可以获得额外的双倍经验值，以补偿重生时间。赏金和荣誉系统允许玩家通过杀死等级差异为 600 级或以上的其他玩家来获得奖励。只有 20 级以上的玩家才能使用该系统。在 Blox Fruits 中，玩家可以达到某个点，在该点之后他们无法从 Boss 那里获得赏金和荣誉。要快速升级角色，请遵循以下提示。首先，使用开发人员提供的游戏代码来获得优势。这些代码会在一定时间内提供双倍经验值，让您更快地升级。这些代码的一些示例包括 Axiore、Bluxxy 和 Enyu_is_ Pro。其次，在故事进展过程中完成任务。但是，请确保您只接受当前级别范围内的任务。您不能一次接受多个任务，因此请先完成一个任务，然后再继续下一个任务。最后，在从一个地方到另一个地方旅行时，请选择适合您当前级别的岛屿。每个地点都有自己的级别要求，因此如果您的级别对于某个特定地点来说太低，您将无法有效地完成任务。例如，只有达到 226-300 级后才能进入斗兽场。下面列出了各个地点及其对应的级别。请记住，在 Blox Fruits 中升级角色需要策略和耐心。使用这些技巧成为一名强大的海盗并探索游戏的丰富内容。 225-300 熔岩村：300 海底都市：375 喷泉都市：625-700 第二片海 咖啡厅：安全区 乌索普岛：700 玫瑰王国：700-850 绿区：875-925 墓地：950-975 洋馆：1000 黑暗竞技场：1000 雪山：1000-1050 诅咒之船：1000-1325 冷热交织：1100-1200 冰雪城堡：1350-1400 遗忘之岛：1425-1475 第三片海 海上城堡：安全区 港口城镇：1500-1575 九头蛇岛：1575-1675 巨树：1700-1750 漂浮乌龟：1775-2000 闹鬼城堡：1975-2075 糖果之海：2075-2275 升级技巧 #4 - 明智使用属性点 属性点是角色升级进程的重要组成部分。 大多数初学者会随机分配点数，但可以考虑将它们放在近战和防御中。 如果您没有 Logia 果实，请将点数放在 Blox 果实属性中。 枪属性可以击晕敌人，主要用于 PvP。 升级技巧 #5 - 省钱 您可能认为开始时有很多钱，但这些钱是随着时间推移而花掉的。 省钱，直到您能买得起光、熔岩、冰和黑暗果实，例如人佛。 这些将使研磨和升级更快、更容易。 结论 Blox Fruits 是一款有趣的游戏，玩家可以在其中竞争成为海盗王。 实现这一目标的旅程很艰难，但与朋友一起玩会让它更有趣。 希望我们的升级指南对您有所帮助！烟雾：元素伤害，成本 100K 或 250；觉醒：无火焰：罕见元素，250K 或 550；觉醒：14.5K冰：罕见元素，350K 或 750；觉醒：14.5K沙子：罕见元素，420K 或 850；觉醒：14.5K黑暗：罕见元素，500K 或 950；觉醒：14.5K光明：稀有元素，650K 或 1.1M；觉醒：14.5K岩浆：稀有元素，960K 或 1.3M；觉醒：14.5K隆隆声：传奇元素，2.1B 或 2.1B；觉醒：14.5K 暴风雪：传奇元素，2.4B 或 2.25B；觉醒：无 面团：神话元素，2.8B 或 2.4M；觉醒：18.5K NPC 及其元素抗性： 袭击者（700 级）：快速擒抱通过本能绕过免疫。 雇佣兵（725 级）：使用本能躲避攻击。 天鹅海盗（775 级）：比相距较远的工厂员工更容易磨练。 工厂员工（800 级）：使用 Blox 水果烟雾、炸弹和尖刺，所有这些都可以绕过免疫。 海军中尉（875 级）：使用光环更容易磨练；使用切碎可以更快地磨练。 海军上尉（900 级）：有光环；建议使用切碎以便更容易磨练。僵尸（等级 950）：比吸血鬼稍微容易刷，吸血鬼有闪步，很烦人。吸血鬼（等级 975）：使用来自顶部的远程攻击来避免闪步攻击。雪地士兵（等级 1000）：刷起来很烦人；建议刷雪地士兵而不是冬日战士。冬日战士（等级 1050）：有特殊攻击可以绕过免疫并且可以击晕，这使得刷起来非常困难。
Soren Madsen 通往天堂的阶梯标签 pdf - Weebly
我不知道你这个那个，在你身上他我我们为他们知道可以从不你我们到是的人但必须在这里走得很好就像现在只想独自一人如果哦注释 1) 此列表是使用公共/免费字幕（特别是 opensubtitles）创建的。顺序基于字幕中每个单词出现的次数。 2 该列表的原始来源可以在这里找到： 3) 它是根据以下知识共享许可获得许可的： 4) 更多最常用单词列表（其他语言）可以在这里找到： on have morerights not how else had did Maybe曾经见过的那一天回来了，来吧，因为谁或某件事很多可以感谢是的，作为一个孩子，他你也想好的，出来所以在哪里好嘿，有没有发生另一个晚上的时间让一年的某个时刻为什么这个地方有一个很大的模具对不起，我只是在我一个人的时候才这么说的，为什么我会这么想说生活说好吧正在等待如果两次上帝那么错误需要回家爸爸快点进来恭喜让我们听到一点一切当然对我来说一切都很好留在上面问题可以足够每个总是很小因为吃得好想得好还没有信任某人，朋友，甚至亲爱的，可以先找人谈谈，做长时间了解工作世界，嘿自我太多次，然后停止
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2 项提名。查看更多奖项 » 编辑其他作品：Giant Eagle 商业广告 查看更多 » Facebook | Instagram | 查看更多 » 别名：Claire Foley Aidan Foley（兄弟姐妹）| 查看更多 » 第 2 页 2 项提名。查看更多奖项 » 编辑其他作品：Giant Eagle 商业广告 查看更多 » Facebook | Instagram | 查看更多 » 别名：Claire Foley Aidan Foley（兄弟姐妹）| 查看更多 » 我们和第三方（例如我们的客户、合作伙伴和服务提供商）使用 Cookie 和类似技术（“Cookie”）来提供和保护我们的服务，了解和改善其性能，并在 LinkedIn 内外投放相关广告（包括招聘广告）。有关更多信息，请参阅我们的 Cookie 政策。选择“接受 Cookie”以同意此使用或“管理首选项”以做出您的 Cookie 选择。您可以随时在设置中更改您的 Cookie 选择并撤回您的同意。aku yang tidak kau ini itu dan di anda akan apa dia saya kita untuk mereka ada tahu dengan bisa dari tak kamu kami adalah ke ya orang tapi harus pergi baik dalam sini seperti hanya ingin sekarang semua saja sudah jika oh apakah jadi satu jangan Notes 1) 此列表是使用公共/免费字幕创建的，特别是来自 opensubtitles。顺序基于字幕中每个单词出现的次数。