XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhmi
2月27日9：30-10：45am -Algorithmic Alignment
Zi Liang, Pinghui Wang, Ruofei Zhang, Haibo Hu, Shuo Zhang, Qingqing Ye, Nuo Xu, Yaxin Xiao, Chen Zhang, Lizhen Cui Exploring Intrinsic Alignments within Text Corpus
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
算法信息理论和量子力学简介
本文介绍了一项对算法信息理论与量子力学交集的已发表和未发表材料的调查。据作者所知，这是其类型的第一个。 审查了量子状态算法含量的三个不同概念。 引入了算法量子典型性和相互信息的概念。 探索了算法信息与量子测量之间的关系。 令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。 因此，大多数量子状态将其切成白噪声。 回顾了马丁·洛夫的量子分析。 算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。 当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。据作者所知，这是其类型的第一个。审查了量子状态算法含量的三个不同概念。概念。探索了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。因此，大多数量子状态将其切成白噪声。回顾了马丁·洛夫的量子分析。算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。
算法管理的关键压力源
4曼彻斯特健康心理学中心，心理学与心理健康部，英国曼彻斯特曼彻斯特大学11个健康科学学院； NIHR大曼彻斯特患者12安全研究合作，英国曼彻斯特曼彻斯特大学134曼彻斯特健康心理学中心，心理学与心理健康部，英国曼彻斯特曼彻斯特大学11个健康科学学院； NIHR大曼彻斯特患者12安全研究合作，英国曼彻斯特曼彻斯特大学13
双额颅直流刺激对决策和压力反应的影响。试点研究
摘要：本文介入有关批判算法研究的当代讨论，以了解“算法”的含义。尽管许多关键学者以及大多数公共组织和私人组织都将此概念理解为软件堆栈中编程代码实例化的计算程序，但我认为该算法可以更好地理解为“图形”：一种偏见的简短指出，指出了各种程序治理模式，而不是总是数字化的模式。由于算法数字是由一系列异质环境产生的，因此它们的出现导致对算法的现实，实质性和影响的构想。本文提供了四种民族志策略来描述算法数字的生产和循环背景：观察算法的观察者；映射和创建算法数字；跨越构图的关系；并分析算法数字对控制它们的尝试的变革性影响。
最初发表于：Saikumar Lakshmi, Priya；Oduor, Cliff I；Forconi, Catherine S；M'Bana, Viriato；Bly, Courtney；Gerstein, Rachel M；Otieno, Ju
地方性伯基特淋巴瘤 (BL) 是撒哈拉以南非洲的一种儿童癌症，其特征是爱泼斯坦-巴尔病毒和疟疾相关的异常 B 细胞活化和 MYC 染色体易位。常规化疗后的存活率徘徊在 50% 左右；因此，需要临床相关模型来测试其他疗法。因此，我们建立了五种患者来源的 BL 肿瘤细胞系和相应的 NSG-BL 化身小鼠模型。转录组学证实，我们的 BL 系从患者肿瘤到 NSG-BL 肿瘤都保持了保真度。然而，我们发现 NSG-BL 化身之间的肿瘤生长和存活率以及爱泼斯坦-巴尔病毒蛋白表达模式存在显著差异。我们测试了利妥昔单抗的反应性，发现一种 NSG-BL 模型表现出直接敏感性，其特点是凋亡基因表达与未折叠蛋白反应和 mTOR 促生存途径相平衡。在利妥昔单抗无反应的肿瘤中，我们观察到 IFN-α 特征，这由 IRF7 和 ISG15 的表达证实。我们的结果表明患者间肿瘤存在显著的差异和异质性，并且当代患者衍生的 BL 细胞系和 NSG-BL 化身是指导新治疗策略和改善这些儿童预后的可行工具。
计算机拒绝时：欧洲对算法歧视的法律回应
近年来，对算法系统部署而产生的基本权利的侵犯的担忧已有所增加。尤其是全球研究表明，在各种决策过程中使用的算法系统可以区分受合法保护的群体。例如，在具有里程碑意义的决定中，意大利法庭迪·博洛尼亚（Di Bologna）发现，交付平台使用的代名词排名算法是使骑手访问骑手可以访问用于预订工作转变的系统是间接歧视的。2在确定哪些骑手优先级时，该系统构建了其“可靠性”和“参与”的量度，这些量度没有考虑到合法保护的原因，例如罢工，疾病，疾病，残疾，个人信仰或护理职责（仍然由多数妇女执行）。通过不公平地对待所有工作转移的取消，该系统不公平地限制了骑手的工作机会。在奥地利，所谓的“ AMS”算法是由国家就业机构委托授权或拒绝求职者支持的，基于他们找到就业机会的预测。研究人员表明，在某些版本中，预测系统对女性求职者的负重分配了负重（尤其是当他们有护理职责时3），并且考虑到诸如候选人的迁移背景，健康障碍和年龄等特征，从而使该系统可能会歧视合法受保护的群体（Kayser-Bril，2019年； 2019年； Alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et 2020）。研究揭示了欧洲算法歧视的许多其他例子（有关最近的概述，请参见Wulf，2022年）。在一定程度上，欧洲制定的反歧视法可以解决算法歧视。然而，关于这些法律的解释和应用，出现了棘手的问题。现有立法还表现出差距和缺点，尤其是在机器学习系统的背景下。本章研究了这些问题，并提出了如何在算法社会中执行平等的反思。这样做，它首先仔细检查了算法歧视的根和机制，并提出了工作定义，目的是消除现有的语义混乱。第二，本章研究了现有的反歧视法律框架的缺点，并区分了监管，概念，教义和程序差距。最后，本章提出了对执行（算法）平等的一些思考。这样做，本章反映了根据算法歧视的问题，对法律框架的不同可能解释的规范含义。
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。