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使用灵活的点击模型
使用先前部署的策略记录的数据评估新的排名策略需要一个反事实（非政策）估计器，以纠正演示和选择偏见。某些估计器（例如，基于位置的模型）通过对用户行为做出有力的假设来执行此校正，如果不满足假设，这可能会导致高偏差。其他估计器（例如，项目位置模型）依靠随机化来避免这些假设，但它们通常会遭受较高的差异。在本文中，我们开发了一种称为Interpol的新的反事实估计器，该估计器在其做出的假设中提供了可调节的权衡，从而提供了优化偏见差异权衡的新颖能力。我们在理论上和经验上分析了估计量的偏差，并表明它在合成数据集上都比基于位置模型和项目位置模型的误差较低。准确性的提高不仅使排名策略的离线评估受益，而且我们还发现，当用作学习级别的培训目标时，Interpol会改善对新排名政策的学习。
分析可再生天然气生产FWP-155-NJB-1034的反事实场景温室气体排放
可交付的类型A：定量的统计数据集，总结了具有区域忠诚的BAU废物管理实践；可交付型B：与垃圾填埋气反面场景相关的温室气体排放和碳固隔效应的定量分析；可交付的类型C：一种新的研发模型，该模型已扩展为包括分析详细信息和反事实场景的结果。日记帐提交。
如何引用本文：Arienzo VP，Goldenberg DC，Noronha MA，Lucas PF，Ferreira BP，Oliveira TS。机器人和整形手术：现实和prospe
这些研究得出的结论是，显而易见的是显而易见的益处，例如在微观外科水平上消除震颤。（4）但是，缺乏专门的微外科仪器是一个明显的限制。在肌肉皮瓣收获中，传统上是通过大切口进行的，机器人会大大降低切口的大小，从而使手术最少侵入性，并留下轻微的可见疤痕。相反，由于可视化手术领域的挑战和腹腔镜仪器的局限性，视频辅助方法（类似于腹腔镜检查）并未被广泛接受。横向机器人手术已成为整形手术中机器人辅助手术的主要领域，其中至少有26项临床研究记录了其应用。局部重建技术包括使用面动脉肌肉粘膜皮瓣，经常用于重建嘴地板和柔软的口感。此外，其他研究表明，机器人辅助的肌肉肌肉进步襟翼咽部成形术会产生良好的结果，从而降低了皮肤瘘的风险和功能结果。（7）
动态折扣反事实遗憾最小化
•使用策略σT（i）计算瞬时遗憾r t（i，a）。•更新累积遗憾r t（i，a）= r t -1（i，a） + r t（i，a）。•计算下一个策略σT+1（i，a）〜最大（0，r t（i，a））。•累积策略C T（i，a）= c t -1（i，a） +πσt（i）σt（i，a）。•计算平均策略σT（i，a）〜c t（i，a）。
尺度 - 生成合理
反事实解释通过指出将导致替代性，期望的结果的方案来阐明算法决策。深入了解模型的行为，他们暗示用户采取可能的行动，并为决策提供理由。作为实现这些目标的关键因素，反事实必须是合理的，即描述数据歧管中现实的替代方案。本文利用了最近开发的生成建模技术 - 对抗随机森林（ARFS） - 以模型 - 不合Snostic的方式有效地产生了合理的反事实。ARF可以用作合理性措施或直接产生反事实解释。我们的基于ARF的方法超过了旨在产生合理的反事实解释的现有方法的局限性：易于训练和计算高效，自然而然地处理连续和分类数据，并允许以直接的方式整合诸如稀疏之类的其他DeSiderata。
财政部组成工作组，以建立实际的县养老金负债后，众议院采用报告
县投资和特别基金委员会的报告表明，县欠养老金领取者超过800亿先令，并应计入利息。内阁njuguna ndung'u将不得不宪报任务组，以便为其提供法律支持和资金来进行询问。在其询问中，由参议员戈弗雷·奥索西（Godfrey Osotsi）主持的委员会确定，县政府对未偿还养老金债务的数据与各个养老金计划提供的数据之间存在很大差异，这些养老金债务是地方当局是地方当局Provident Provind Fund（Lapfund）（Lapfund）和咨询资金基金（CPF）（CPF），需要进一步分析和对重点。由县资产和负债委员会收集的数据表明，县政府继承了总计99.8亿先令的债务，截至2013年3月，已解决的地方当局的养老金扣除额。这些数字是从175个已停产的地方作者的索引中得出的。这包括欠LapTrust的50.8亿先令，欠1008亿先令
项目研究科学家1（非医学）的一年合同职位的简短候选人名单，标题为“发展
S.简短列出的候选人资格清单1。phule dutta baburao符合条件2。Surya Pratap Singh合格3。aarti kushwaha符合条件4。akhtar parwez符合条件5。vaibhav kumar tamrakar符合条件6。Manogat Tatkare合格7。Pushpendra Singh博士合格8.Ravikumar Lunavath符合条件9。suman kumar射线合格10。varsha jha合格11。kavyanjali sharma符合资格12。Anjaneyulu Mandari符合条件13。Ramakanta Rana符合条件14。MD Gulam Jilani合格15。uttaran bhattacharjee符合条件16。Deepak Krishnan合格17。santosh kumar符合条件18。Archi Ghosh符合条件19。Vipul Chaudhary博士符合条件20。Maumita Saha合格21。yashwant kumar ratre符合条件22。ritu kumari符合条件23。Anjali Devi Athanerey符合条件24。jayanthi bisai符合条件25。L. Shivlata博士合格26。Eswararao Tatta合格27。Chinmayee Bar Routararay合格28。sweta negi符合条件29。adasrh kumar shukla临时符合条件30。Garima Singh临时符合条件31。babita kanoje临时符合条件32。Shivani Jha临时符合条件33。Harjeet Kaur临时符合条件34。Dharmsheel Shrivastav临时符合条件35。Rajan Kumar Mishra临时符合资格
重新定义了强化学习的反事实解释：概述，挑战和机遇
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使用反事实机器人
近年来，对在线平台的批评提出了人们对推荐算法扩大有问题内容的能力的担忧，并具有潜在的激进后果。但是，试图评估推荐人的效果的尝试遭受了缺乏适当的反事实的困扰 - 在没有算法建议的情况下，用户会看待的是什么，因此无法将算法的影响从用户的意图中解散。在这里，我们提出了一种我们称为“反事实机器人”的方法，以估计算法建议在YouTube上摄入高度党派内容的作用。通过比较将真实用户的消费模式与遵循基于规则的轨迹的“反事实”机器人进行比较，我们表明，平均而言，仅依靠YouTube推荐人会导致党派消费较少，在这种情况下，这种效果最为明显。按照类似的方法，我们还表明，如果党派消费者切换到中等内容，YouTube的侧边栏建议在大约30个视频中“忘记”他们的党派偏好，而不论其先前的历史记录如何，而主页建议则更逐渐地转向中等内容。总的来说，我们的发现表明，至少自YouTube在2019年实施的算法变化以来，个人消费模式主要反映了个体偏好，算法建议在其中扮演的角色（如果有的话）是一个调节角色。
建立因果模型，以查找无人机故障的实际原因
找到无人驾驶飞机（UAV）故障的实际原因可以分为两个主要任务：建立因果模型和对其进行实际因果分析（ACA）。虽然文献中有可用的解决方案可以执行ACA，但构建全面的因果模型仍然是一个开放的问题。通常由域专家手动执行的昂贵且耗时的构建过程，阻碍了基于因果关系的诊断解决方案的广泛应用。本研究提出了一种基于自然语言处理的方法，用于自动化无人机的因果模型。从在线资源中收集文本数据后，在句子中确定了因果关键字。接下来，基于代币之间的预定依赖性规则从句子中提取原因 - 效应短语。最后，提取的原因对成对合并以形成因果图，然后我们将其用于ACA。为了演示我们的框架的适用性，我们刮擦了一个开源无人机控制器软件Ardupilot的在线文本资源。我们使用真实飞行日志的评估表明，生成的图可以成功地用于查找不良事件的实际原因。此外，我们的混合因果 - 效应提取模块的性能要比纯学习的工具（即CIRA）的精确度比纯学习的工具（即CIRA），而在我们的Ardupilet用例中，召回率为25％。