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水溶液中无机离子材料的晶体成核和生长
我们展示了如何分别培训算法思维和程序的第一步。没有假定学习者有任何先前的经验。在实践中描述并测试了两名10年级学生的一般框架和一系列培训任务。都能够在两天内使用笔和纸编写相对复杂的程序。要训练算法思维，将计算问题作为游戏提交给学习者。粗略地说，获胜的策略对应于解决该问题的算法。因此，如果学习者在各种情况下始终如一地赢得游戏，则表明他们找到了算法。我们描述了将计算问题转化为这样的游戏的一般机制。对于编程部分，向学习者展示了如何从跟踪构建程序。程序是用简单的语言指定的，该语言取决于计算的基本模型（考虑图灵机，倒计计算机或构造设置架构）；这样的模型可以看作是概念机。
回声室和算法偏见
抽象以广泛使用技术和数据驱动算法为特征的智能社会的兴起有望改善我们的生活。但是，这项技术对在线文化的丰富性和多样性构成了潜在的威胁。本文探讨了Echo Chamber和算法偏见的现象，研究了它们如何促进在线体验的均质化。社交媒体算法个性化内容提要，向用户提供了增强其现有信念的信息。这创建了Echo Chambers，从不同的角度隔离了用户。算法偏差，源于用于训练这些算法的数据，可能会进一步加剧此问题。这项研究的主要数据来自以前的研究（辅助数据），该研究的重点是与在线文化相关的研究。论文调查了Echo Chambers和算法偏见对智能社会中在线文化的影响。它探讨了这些因素如何限制接触各种思想和观点，这可能导致在线体验。通过研究Echo Chambers，算法偏见和在线文化在智能社会中的同质化之间的相互作用，该论文旨在为对技术对我们在线体验的影响有更细微的了解。
关于辩证法程序的算法结构
gudel的辩证神解释[14]是从证据中提取计算内容的最重要方法之一。对这项技术的兴趣虽然始终很强，但由于两种不同的研究链中的活动增加，但近年来迅速增长。首先是证明矿业计划，起源于克雷塞尔[21]的思想，并由科伦巴赫及其合作者[19]成熟。在这里，辩证神解释既可以指导具体界限（通常是非构造性的）数学证明的推断，并制定所谓的逻辑元素元素（以[18]开头），这些逻辑元素（以[18]开头）最终是辩证神将其解释到精致的验证系统的扩展，以适用于特定于特定数学的精致区域。辩证神在数学中的应用正在快速扩展 - 仅在去年一年中发布了30多个案例研究和相关的元素1。第二链以从结构或编程的角度理解辩证神的多种不同方法来表示。在这种传统中的研究本质上始于de paiva的辩证法类别和最终的线性逻辑模型[10]，现在包括有关游戏理论的工作[13] [13]，分类观点的进一步发展（最近在[6,45]中[6,45]中），辩证神将辩证神的重新铸造为程序转换，并与一般的对象，一般性的对象，一般性的对象，一般的对话是一个观点。结构特性。本文是对辩证神的研究，汇集了这两条研究。
长期经济监测计划-NJ.GOV
新泽西州总检察长办公室和公民权利部（DCR）发出了本指南，以澄清新泽西州反对歧视法（LAD）如何适用于算法歧视，该算法歧视是由使用新的和新兴的数据驱动技术（例如人工智能（AI），由人工智能（AI），由雇员，女性，住所的居住地，居住在居住的人，其他人，以及其他居民，居住在其他地方，以及其他范围的人。1近年来，全国各地的企业和政府已经开始使用自动化工具来做出影响我们生活中关键方面的决策 - 被雇用或获得促销活动，他们被选为公寓租赁或获得抵押贷款或购买房屋的抵押贷款，或者接受某些医疗治疗或获得该治疗的保险。这些自动决策工具正在重塑现代社会。这些工具为受监管实体和公众带来潜在的好处。，但它们也有风险。如果这些工具不是负责任地设计和部署的，它们可能会导致算法歧视。算法歧视是由于使用自动决策工具而产生的歧视。虽然为自动决策工具提供动力的技术可能是新的，但LAD申请了算法歧视，就像长期以来对其他歧视性行为相同的方式。一个涵盖的实体（即受小伙子要求的约束）如下所述，在新泽西州，LAD禁止在就业，住房，公共住宿地点，信贷和签约方面算法歧视，并根据实际或感知的种族，宗教，宗教，色彩，国籍，性，性取向，性取向，性取向，性取向，怀孕，孕妇，性别养育，性别，性别识别，性别识别，性别表达，性别表达，性别表达，不受欢迎。
情感算法作曲
摘要：众所周知，情感音乐创作系统可以触发人类的情感。然而，设计这种系统来刺激用户的情感仍然是一个挑战，因为汇总该领域现有文献以帮助推进研究和知识的研究有限。本研究对情感算法创作系统进行了系统的文献综述。根据系统综述协议，从 IEEE Xplore、ACM 数字图书馆、SpringerLink、PubMed、ScienceDirect 和 Google Scholar 数据库中选择了 18 项主要研究。研究结果表明，缺乏一个独特的定义来概括各种类型的情感算法创作系统。因此，提供了一个独特的定义。研究结果还表明，大多数情感算法创作系统都是为游戏设计的，以提供背景音乐。生成创作方法是最常用的创作方法。总体而言，该领域的研究数量相当少。这些趋势的可能原因是缺乏情感音乐创作系统的共同定义，以及缺乏对现有系统的设计、实施和评估的详细记录。
Sierpinski三角算法编织
dk3启动模式（如何在算法开始之前开始分形图案。）dk4第一个算法行（显示正面和工作背面的算法的基础知识。）dk5第二算法行（发生更多发生时显示算法。）dk6何时停止模式（如何识别分形图案停止的行。）dk7模式停止时的样子（查看何时停止使用算法。）dk8抛弃（如下所述的一针基厨房绑定。）dk9如何撤消一排（如何撤消一排或两行。如果事情变得更加严重，您可以将整个东西从针头上拉开，然后重新开始，或者sockmaticians向您展示如何在这里营救一些工作。 ）
算法交易证书（ATC）
2.1 Data – Data Sources 2.2 Futures – Information on Futures Markets – Bloomberg for Futures – Futures research sources – Futures Master Table – Rolling Futures – Futures Expiry files – Futures Naming Convention – Updating Futures 2.3 Commodities – Commodities Sources 2.4 Equities – Equity Tickers – Creating The Universe – Things to Consider 2.5 Fixed Income – Swaps – Bonds 2.6 Other Libraries – Fixed Income – Volatility – Adjustments in股票2.7轻读 - 背景簿 - 背景书II 2.8功能 - 数据处理 - 丢失数据 - 多个插补 - 异常值 - 异常值问题 - 离群值检测 - 数据类型
算法建议的隐藏效果
算法旨在通过数据驱动的预测改善人类决策。但是，算法不仅为决策者提供了预测，而且通常会提供明确的建议。在本文中，我证明了这些算法建议对人类决策具有显着的独立影响。杠杆效果自然实验，在某些情况下，对保释法官提出了算法建议，但没有给出保释法官。宽松的建议使边际案件的宽大保释决策增加了50％。这些结果与算法中的算法相一致，造成明显的错误，例如暴力重新束缚，通过提供声誉的掩护来使法官降低成本。算法除了直接提供新的预测信息外，还可以通过转移激励措施来改变人类决策。最后，我表明，决策者之间存在差异，以遵守建议，这在种族群体之间产生了意想不到的效果。宽松的建议增加了宽大的保释金差距。
偏见赏金算法框架
用于光线充足，面向面的条件可能由客户在不理想的条件下应用，从而导致总体和特定子组的降解。第二，我们生活在AI行动主义时代，研究人员，记者和其他外部各方可以独立审核商业或开源API的模型，并在研究社区和主流媒体中发布其发现。在没有更严格的AI和ML监管的情况下，这种行动主义是推动开发ML模型和工具的组织变革的最强大力量之一。它具有利用分布式研究人员的分布团队，在部署的模型和系统中寻找各种各样的问题。不幸的是，ML开发人员与其批评家之间的动态目前具有一些对抗性语气。通常会私下进行外部审计，并在与建立模型和系统的组织进行咨询之前公开播出。该组织可能会忍受批评，并在内部试图解决确定的偏见或问题，但通常与外部审计师几乎没有直接互动。随着时间的流逝，软件和安全社区已经开发了“错误赏金”，以尝试将系统开发人员及其批评家（或黑客）之间的类似动态转变为更具活跃和生产力的目的。希望是，通过故意邀请外部各方在其系统中找到软件或硬件错误，并且通常会为此提供货币激励措施，更健康，更快地响应的生态系统将发展。ML社区自然要考虑一种类似的“偏见赏金”方法来及时发现和修复具有偏见或其他不良行为的模型和系统。不是在软件中找到错误，而是邀请外部各方找到偏见，例如，（人口统计或其他）训练有素的模型表现不佳的输入子组，并以此为其奖励。的确，我们已经开始在此类事件中看到早期的现场实验[6]。在这项工作中，我们提出和分析了针对现有训练的模型F（x）进行偏置赏金的原则性算法框架。我们的框架具有以下属性和功能：