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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。
一对安全的手？ |追索
ADB Asian Development Bank AfDB African Development Bank AIIB Asian Infrastructure Investment Bank CCS carbon capture and storage CEB Council of Europe Development Bank CIF Climate Investment Fund COP Conference of Parties CRF Covid-19 Crisis Response Facility (AIIB) EBRD European Bank for Reconstruction and Development EIB European Investment Bank FPIC Free, Prior and Informed Consent GCF Green Climate Fund GHG Greenhouse Gas IDB Inter-American开发银行IDFC国际发展金融俱乐部IED ADB独立评估部IFC国际财务公司IFI国际金融机构IMF国际货币基金IPCC气候变化与政府互惠小组lng lng液化天然气LTS长期策略长期策略长期策略联合国联合国气候变化框架公约WBG世界银行集团WTE废物至能源
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。
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
塞内加尔 Taiba N'Diaye 风电场 - 资源
大约十年前，塞内加尔电力行业的特点是生产能力低，远低于国家需求水平，导致频繁停电，使该国每年的增长率下降了两个百分点。该国的能源状况还严重依赖液态和气态碳氢化合物的外部供应。这使得经济生产系统特别脆弱，更不用说这些产品价格的不稳定变化给国家公共财政带来了难以承受的压力。为了解决这些严重阻碍经济发展的问题，政府于 2013 年制定了塞内加尔 2035 年新兴计划 (PSE)，该计划针对八个领域，包括“解决能源危机，确保国家发展”。8
Arduino Mega 2560的可用功率，无需求助于Extern Supply
1简介人类机器人是一个基于人体的机器人，其整体外观。感知，处理和行动以众所周知的拟人形式体现，以模仿人体和经验的物理，认知和社会层面的某些子集。在一般的类人动物机器人中，有一个躯干，有一个头部，两个手臂和两条腿，尽管某些形式的人形机器人可能仅对腰部的一部分建模。一些类人形机器人也可能有“脸”，带有“眼睛”和“嘴”。类人生物的定义与“具有人类特征”一样简单。有许多公司出于教育或娱乐目的生产类人动物机器人。Robotis是其中之一。在本文期间，我们主要使用它们的bioloid综合机器人。每个类型机器人都有其微控制器单元，能够操纵伺服器并管理其他员工。主要目标是用一个通用的开源微控制器来控制机器人，该机器人可以以合理的价格获得。该决定是Arduino Mega 2560。
可再生能源银行公共投资标准 100 ...
本报告由 Recourse 的 Alison Doig 撰写，包括顾问 Mark Moreno Pascual 和 Alessandro Ramazzotti 进行的研究。案例研究由金融问责中心的 Anitha Sampath、Power Shift Africa 的 Bhekumuzi Dean Bhebhe 和 Karabo Mokgonya 以及 Trend Asia 的 Beyrra Triasdian 提供。可再生能源银行活动得到了 The Big Shift Global 的支持。
![arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日](/simg/5\5e739b943df494c8c1b2eda5f9ab181fc39eb689.webp)
arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日
摘要。在决策系统中，算法追索权旨在确定最小成本的动作以改变个人的特征，从而获得预期的结果。这使个人有能力理解，质疑或改变对他们产生负面影响的决定。但是，由于系统环境和个人的敏感性以及量化单个功能的成本几乎是不可能的，同时考虑了多种标准情况。大多数当前的追索性机制都使用基于梯度的方法，这些方法假设成本函数是可区分的，通常不适用于现实世界中的情况，从而产生了损害各种标准的亚最佳解决方案。这些解决方案通常是棘手的，并且缺乏严格的理论基础，从而从可解释的AI（XAI）角度引起了人们对解释性，可靠性和透明度的关注。为了解决这些问题，这项工作提出了一个算法的求程框架，该框架处理了非不同和离散的多成本功能。通过将追索权作为多目标优化问题制定，并根据其重要性将权重分配给不同的会议室，我们的方法确定了帕累托最佳追索权建议。为了证明可伸缩性，我们结合了ϵ -NET的概念，证明了找到近似帕累托最佳作用的能力。实验显示了不同迹象和该方法在大图中的可扩展性之间的权衡。与当前的启发式实践相比，我们的方法提供了更强的理论基础，并更好地将追索权与现实世界的要求保持一致。
