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群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
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用于着色的算法框架
摘要：我们开发了一个用于图形着色的算法框架，该框架降低了问题以验证独立集的局部概率属性。，对于任何固定的k≥3和ε> 0，我们给出了一种最大程度∆的颜色图的随机多项式时间算法，其中每个顶点在长度k的大多数t副本中都包含在长度k的大多数t副本中，其中1≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤x的2ε1 +2ε /（log ∆）2，firs with pogirate ungimanter。这统一，概括和改进了几个值得注意的结果，包括Kim（1995）和Alon，Krivelevich和Sudakov（1999），以及Molloy（2019）和Achlioptas，Ilioopoulos和Sinclair（2019）的近期结果。由于随机的常规图，色数上的结合到渐近因子2，因此我们的工作与著名的算法屏障相吻合，以着色随机图，大大扩展了符合此屏障的图形着色算法的范围。
高频交易[算法的实用指南...
定向流动性提供；结论第11章：不对称信息的市场微观量贸易；基于信息的交易模型；结论;第12章：事件套利；制定事件套利交易策略；什么构成事件？;预测方法；可交易新闻；适用事件套利；结论;第13章：高频设置中的统计套利；数学基础；统计套利的实际应用；结论;第14章：创建和管理高频策略的投资组合；
算法中介 - Örebro大学-Diva Portal
摘要在本文中，主要重点是分析调解的概念，以便将其应用于我们时代的主要主题之一：AI技术在社会生活中的影响不断增加。调解本质上是一个关系概念，我将首先将其与社会学理论和后期学后学中开发的关系思维联系起来。我自己的贡献是要采取实质主义的立场，并确定我认为是关系的狂喜维度，并通过“被视为to的概念。”我还将借鉴萨特（Sartre）对调解的社会材料理解，尤其是他对“实践恩特”领域的一般概念化。”研究的最终部分将提出一种比喻方法，以说明人类与AI技术之间的关系。将使用三个隐喻来探索算法介导的含义：“吸血鬼对象”，“迷人的quantients”和“冷冻声音。”这些隐喻将根据经验现象来解释：（a）算法生成的“合成数据”，（b）“高频交易”，以及（c）AI招聘聊天机器人。
使用重生方法的方法，用于在结核分枝杆菌中对全基因胺抗性的全基因组测序预测的改进目录。
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.30.635633 doi：biorxiv preprint
“滤泡”算法建议有限...
巨大的文献认为，建议算法通过创建“过滤器泡沫”和“兔子洞”来推动政治两极分化。我们使用四个实验与近9,000名参与者进行，我们表明操纵算法建议创建这些条件对观点的影响有限。我们的实验采用了一个定制的视频平台，该平台具有自然主义的，类似YouTube的界面，展示了真实的YouTube视频和建议。我们通过实验操纵YouTube的实际推荐算法来模拟过滤器的气泡和兔子孔，通过提出意识形态平衡和倾斜的选择。我们的设计使我们能够干预反馈循环，该反馈循环困扰了算法极化的研究 - 建议供应和用户对内容的需求之间的复杂相互作用 - 检查对政策态度的下游影响。我们使用超过130,000个实验操纵的建议和31,000个平台互动来估计建议算法如何改变用户的媒体消费决策，并间接地改变其政治态度。我们的结果对广泛循环的算法极化理论的怀疑，表明即使是对现实世界建议的重型（尽管短期）扰动也对政策态度的因果影响有限。鉴于我们无法检测算法效应的一致证据，我们认为有关算法引起的极化的主张的举证责任发生了变化。我们的方法论捕获并修改了现实世界推荐算法的输出，为将来研究黑盒人工智能系统提供了前进的途径。我们的发现揭示了在学术实验中可检测到的效果大小的实际限制。
在数字平台上观察“调谐”广告
1一般数学是针对高年级学生的课程，他们的未来研究或工作不需要微积分知识，并且基于Acara高级二级课程。除了图理论主题外，它还还包括双变量和时间序列分析，序列，地球几何学和时区以及贷款，投资和年金中的生长和衰减。
捕获有关算法系统的利益相关者的价值和偏好
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9，21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3，6，8，9，9，14，21]可保护性（Schwartz安全性）安全性[3，14]安全性[9 9]责任心[18，21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1，2] 6. 1，211，2，2，211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利（施瓦茨普遍主义）环境可持续性[5，9，21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7