,但发现了其他拼写中的其他术语。例如,在搜索德国性别性别的反黑色Slur“ n*gerin”时,在视频中发现了“尼日利亚”一词。尽管两个关键字在拼写上相似,但含义上有很大差异。大概,Tiktok的搜索算法处理了原始的提示和“自动校正”搜索,这导致反黑泥浆与与尼日利亚有关的内容有害的关联,包括对原始可恶提示受害的黑人人的刻画。虽然拼写校正是搜索引擎中的常见实践,但通常通过通知用户使用标签,例如“显示结果”或“您是指搜索:”)来维护透明度。在此处检查的情况下,没有显示此类标签。
Phillip Compeau,博士学位加利福尼亚大学圣地亚哥分校的候选人致力于通过他在组合和基因组重排方面的研究来推进教育。作为一名出色的学者,他获得了几个享有声望的奖项,并拥有包括剑桥大学和戴维森学院在内的著名机构的多个学位。加州大学圣地亚哥分校的杰出教授 Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。 他撰写了许多有影响力的教科书,包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。 他的研究重点是生物信息学算法,他共同开发了Coursera的在线专业。 Compeau和Pevzner都是很有成就的学者,他们为自己的领域做出了重大贡献。 他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。他撰写了许多有影响力的教科书,包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。他的研究重点是生物信息学算法,他共同开发了Coursera的在线专业。Compeau和Pevzner都是很有成就的学者,他们为自己的领域做出了重大贡献。他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。
摘要由于批处理数据处理的无处不在,计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型,其中一组任务要在多个相同的机器上处理,并且每个任务均由值,一个工作负载,截止日期和并行性约束。在平行性界限内,分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中,我们确定了边界条件,并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成,并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用:(i)考虑到几个典型的目标,例如社交福利最大化,机器最小化和最小化最大加权完成时间,以及(ii)当算法和动态编程等算法技术技术时,会适用于社交范围。结果,我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
摘要 - 增强学习(RL)在通过州行动 - 奖励反馈循环中优化多车合作驾驶策略的巨大潜力,但它仍然面临着诸如低样本效率之类的挑战。本文提出了一种基于稳态过渡系统的差异奖励方法,该方法通过分析交通流量特征将国家过渡梯度信息纳入奖励设计中,旨在优化多车辆合作决策中的行动选择和政策学习。在不同的自动驾驶汽车渗透率下,在RL算法(例如Mappo,MADQN和QMIX)中验证了所提出的方法的性能。结果表明,在交通效率,安全性和行动合理性方面,差异化奖励方法显着加速了培训的融合,并优于核心奖励和其他方面的奖励。此外,该方法表现出强大的可扩展性和环境适应性,为在复杂的交通情况下制定多机构合作决策提供了一种新颖的方法。
人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解,包括筛查建议,生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步,但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险,至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而,在人群中检测到的大多数变体,并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见(观察到的人数少于10,000人中的十分之一)。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体,必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战,采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反,解决此问题的强大方法利用多种正交证据,这些证据单独或弱,但是当组合时,可以提供足够的信心,以表明变异可能与疾病有关。
许可论文涉及元启示术,这是启发式方法的集合。可以说升华是经验法则或辅助方法,该方法被算法用来有效达到解决方案。只是元启发术是指导不同的优化技术,并且最近受到了很多关注。这种关注的原因是荟萃奴术促进复杂和大规模问题的解决方案的能力,尤其是在经典算法试图更准确地解决问题的情况下,很难遇到困难。几种荟萃方法基于自然界中发生的各种过程。这些包含各种SO所谓的进化方法以及基于身体和人类行为的方法。这些事实证明,这些问题对于解决了许多条件,解决问题的优化问题非常有用,因此要解决的问题非常广泛,因此计算很重。在云计算(云计算)中,我们在SO称为云中实现计算,即通过Internet,而不是直接在我们自己的计算机上执行这些计算。在进行云计算的情况下,元启发式学很有用。这样做的原因是,在工业和科学中,无论是在个人计算机上进行的计算和其他工作还是其他工作,都已经转移到云中。这意味着在云中计算中常见的各种操作,例如有效安排了不同的计算和资源分配,以避免可能的绩效损失。这些观察是许可论文提出的研究的动机。许可论文研究了不同的新优化方法,以及这些方法如何通过研究如何改善绩效和资源管理来改善绩效和资源管理,还可以通过研究如何培训计算的成本来提高绩效和资源管理。许可论文分为两个部分,第一部分涉及理论背景,在这些背景中,准备了不同的理论优化方法和工程问题。本节还提出了有关在云上下文中与调度有关的当前挑战的讨论。论文的第二部分由三项已发表的研究组成,这些研究涉及不同方法的实际影响以改善云中的计算操作。总而言之,可以说,许可论文涉及优化驱动的计划,例如,我们如何在云中更有效地执行计算。
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直觉,我们似乎对算法是一个很好的了解。如果要求有能力的数学家或计算机科学家定义“算法”,她的答案将会像这样。算法是按照有限数量的说明列出的逐步过程;它们的步骤很小,因此可以通过“机械”(机械)来执行它们,这在任何步骤中都没有任何特殊的知识或理解。每个下一步都是由当前步骤和指令列表唯一确定的。将其称为“算法”的经典思想(更准确地说是在秒2);或者,用古里维奇的话说:1930年代(2019年)的算法。这个直观的想法真的有多精确?可以更严格地定义吗?
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器,以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后,一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中,其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证,训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向,将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明,使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据,结合gan,实现一定程度的预测性能,验证了机器学习算法的能力,以发现财务序列中的基本模式。
1牛津癫痫研究小组,纳菲尔德临床神经科学系,约翰·拉德克利夫医院,牛津,英国牛津,2,牛津数字健康实验室,纳菲尔德妇女和生殖健康系,牛津大学,约翰·拉德克利夫大学,约翰·拉德克利夫大学,牛津大学,牛津大学,牛津,英国牛津,英国牛津,3 kemri/well well of Corvey killif sken kily ken ken ken.人口监测系统(种子)癫痫流行病学 - 阿克拉,加纳的区分网络,加纳5号公共卫生系,普瓦尼大学,肯尼亚基利比市,肯尼亚基利比市,六汉纳罗比6号人口健康系,肯尼亚,肯尼亚,肯尼亚尼罗比大学,肯尼亚,7台,儿童卫生部,肯尼亚7号。坦桑尼亚,肯尼亚内罗毕大学数学系9,肯尼亚内罗毕大学,加纳Kintampo 10 Kintampo Health Research Center 10,HO卫生研究所和盟军科学研究所。Ghana,12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部(Agincourt),公共卫生学院,卫生科学学院,南非约翰内斯堡,威特沃特斯堡大学,南非约翰内斯堡,13个发展神经科学,13个发展神经科学,伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion,United Kirge Service,United Kirtil King Domil,Uister Kirtic&Serkity,United Kirtil King Domin,United Kirdic&14伦敦神经病学癫痫中心神经病学,查尔范·圣彼得,英国15,塞皮氏丝菌Instellingen Nederland,荷兰海姆斯特德,荷兰,西九岛,西丘德大学16号神经病学系,中国校长,乔治大学,伦敦,国王,国王,国王,国王,校园,校园,纽约市17号。Ghana,12 MRC/WITS农村公共卫生和健康转型研究部(Agincourt),公共卫生学院,卫生科学学院,南非约翰内斯堡,威特沃特斯堡大学,南非约翰内斯堡,13个发展神经科学,13个发展神经科学,伦敦大学NIHR BRC BRC Greatmond ofders Syertion,United Kirge Service,United Kirtil King Domil,Uister Kirtic&Serkity,United Kirtil King Domin,United Kirdic&14伦敦神经病学癫痫中心神经病学,查尔范·圣彼得,英国15,塞皮氏丝菌Instellingen Nederland,荷兰海姆斯特德,荷兰,西九岛,西丘德大学16号神经病学系,中国校长,乔治大学,伦敦,国王,国王,国王,国王,校园,校园,纽约市17号。