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深度强化学习没有经验重播，目标网络或批处理更新
自然智力过程经历了连续的流，传感，表演和学习的实时时刻。流学习，经典增强学习（RL）算法（例如Q-学习和TD）的作案手法，通过使用最新样本而无需存储，模仿自然学习。这种方法也是资源约束，通信限制和隐私敏感应用程序的理想选择。但是，在深度RL中，学习者几乎总是使用批处理更新和重播缓冲区，从而使它们在计算上昂贵且与流学习不相容。尽管批处理深度RL的流行率通常归因于其样品效率，但缺乏流式流式RL的更关键原因是其频繁的不稳定性和未能学习，我们将其称为流屏障。本文介绍了Stream-X算法，这是一类Deep RL算法，以克服批次RL的预测和控制以及匹配样品效率的流屏障。通过Mujoco Gym，DM Control和Atari Games的实验，我们通过我们的Stream-X算法展示了现有算法的流屏障和成功的稳定学习：流Q，流AC和Stream TD，在DM控制犬环境中实现最佳的模型无模型性能。一组通用技术是Stream-X算法的基础，可以通过一组超参数获得成功，并允许轻松扩展到其他算法，从而恢复流式的RL。
算法和AI驱动社交媒体对青少年的心理影响：行动呼吁
摘要 - 本文提出了一种新的在线功能选择方法，并意识到群体公平。它的症结在于优化所选特征子集中产生模型的准确性和公平性之间的权衡。我们设置的技术挑战是双重的：1）流媒体功能输入，因此，如果其信息已被其之前到达的其他类似功能涵盖的信息可能会过时或重新进行预测，而2）2）非缔合功能相关性，从而使这些偏见可能从这些看似可理解的，未经保护的功能中泄漏出来。为了克服这一点，我们提出了通过因果公平（SFCF）的流式特征选择，该特征选择分别构建了两个因果图，分别为预测标签和受保护特征，努力建模流媒体特征，标签和受保护信息之间的复杂相关结构。因此，可以通过去除这些特征与受保护的特征相关但与标签无关的因果关系来从预测建模中消除偏差。我们认为，当大量删除的功能（未受保护但可用于重建偏见信息）损害学习准确性时，最初的预测功能后来可以被接受。我们在流式传输特征研究中广泛使用的五个数据集上的SFCF基准，结果证明了其在六个竞争对手模型上的性能优越性，就特征选择的效率和稀疏性而言，以及由此产生的预测模型的均衡优势。
focs24 cfp -focs 2024
介绍有关计算理论的新的和原始研究的论文。Typical but not exclusive topics of interest include: algorithmic coding theory, algebraic computation, algorithmic graph theory, algorithmic game theory, algorithms and data structures, analysis of Boolean functions, approximation algorithms, average-case complexity, computational applications of logic, combinatorics, computational complexity, communication complexity, circuit complexity, combinatorial optimization, computational game theory, computational geometry, computational learning theory, continuous optimization, cryptography, foundations of machine learning, online algorithms, optimization, parallel and distributed algorithms, parameterized algorithms, randomized algorithms, sublinear algorithms, streaming algorithms, quantum computing, pseudorandomness and derandomization, foundations of fairness and privacy, and theoretical网络，信息检索，计算生物学和数据库等领域的各个方面。鼓励扩大计算理论或提出可以从理论研究和分析中受益的重要问题的论文。
版权及相关权利常设委员会
自WIPO Internet条约以来，录制的音乐业务发生了根本性的变化。自Napster以来，商业和技术驱动力的变化一直在加速。在过去的五年中，这种趋势尤其明显，这是由Apple Music 2和Spotify等主导音乐流媒体播放的驱动的。3 Spotify的2018年直接公开产品4作为“纯游戏”音乐服务展示了表演者创建的录音5的价值5，并以不成比例的收入为6支付了6支，为特色表演者7支付，而没有支付给未配合表演者的收入。与这些表演者所获得的相对较少的财务收益相比，这些市场力量与来自世界表演者的流媒体音乐平台的巨大市场收益之间的明显失衡。对于非功能性表演者而言，系统性不平衡特别急性。这项研究分析了其一些原因，在检查了不同的替代方案后，提出了一条前进的道路，要求对流媒体平台支付的特色表演者和非功能性表演者进行添加付款，这是最好的选择。
电视如何观察我们 | 1
在全国各地的电视屏幕上出现的众多熟悉的标志中，Tubi 就是其中之一。根据《纽约时报》最近的一篇文章，流媒体服务 Tubi 从十年前推出时的一家小型初创公司发展成为“美国最受欢迎的流媒体公司之一”，该文章将 Tubi 称为“小有作为的流媒体”。自福克斯于 2020 年以 4.4 亿美元收购该公司以来，Tubi 在“流媒体大战”中取得了重大进展。《纽约时报》指出，它现在“在总观看时间方面一直领先于 Peacock、Max、Paramount+ 和 Apple TV+”，并且“与 Disney+ 持平”，只有 YouTube、Netflix、亚马逊和 Hulu 仍然领先。Tubi 成功的关键在于它“采用了与这些竞争对手不同的商业模式”。该服务完全依赖广告收入，是免费的。凭借“数千部老节目和电影，其中许多似乎是从廉价货中收集来的”，Tubi 似乎已经找到了成功的秘诀。1
产品目录
ki Pro 3数字记录器和播放器基于文件的录制和播放设备，这些设备通过行业友好媒体上的标准编解码器在计算机友好的媒体上创建高质量的文件，以及用于现场，后期制作，OTT，实时事件等的连接。桥NDI 3G 6转换门户桥NDI 3G是一条1RU网关，可用于高清和Ultrahd的高密度转换，从3G-SDI到NDI到NDI，NDI和NDI到3G-SDI。桥梁实时7流式设备桥实时是为关键流媒体应用构建的交钥匙解决方案，具有高性能12G-SDI视频编码/解码和基于流的转码。Helo Plus 8流和录制设备SDI和HDMI I/O在单个设备中具有同时流式传输，编码和录制美丽的H.264文件的功能。dante AV 4K 9 IP视频发射器和接收器发射机/接收器转换器可以通过1 Gige Dante AV网络运输和控制超低潜伏期，专业质量4K/Ultrahd/2k/2k/2k/HD/VESA IP视频和音频到/从12G-SDI或HDMI 2.0设备。io 10移动I/O桌面级功能在便携式形式中，包括Thunderbolt™标准一直到Thunderbolt 3，使用12G-SDI和HDMI 2.0。KONA 12桌面I/O强大的PCIE I/O解决方案，用于从SD到8K的最苛刻任务，多渠道工作流程，HDR和流媒体，增强现实和虚拟生产。U-TAP 18 USB 3.0驱动的3G-SDI和HDMI捕获专业连接，并捕获了笔记本电脑或工作站的高质量视频捕获。
2023 年 TMT 预测：加拿大连接
随着注重价格的观众越来越愿意观看广告以换取折扣或免费的流媒体视频，广告赞助的视频点播 (AVOD) 的吸引力激增。德勤全球预测，到 2023 年底，发达国家三分之二的消费者每月将使用至少一项 AVOD 服务，比 2022 年增长 5%。我们还预测，发达市场所有主要的订阅视频点播 (SVOD) 服务都将推出广告赞助套餐，以补充无广告选项，并减缓注重成本的客户取消订阅的数量。到 2024 年底，这些提供商中有一半还将推出免费的广告赞助流媒体电视 (FAST) 服务。
2022 - 2027 年理事会计划
疫情迫使我们改变了做事方式。我们开始在 YouTube 上直播会议，这意味着人们无需亲自出席会议即可观看会议直播，或者在方便的时候回看会议。我们认识到，这种新的互动方式让我们能够接触到比平时更广泛的居民，并减少了出差参加会议的需要。尽管面对面会议已重新开始，但我们计划继续直播，以尽可能方便人们参加会议，并在允许的情况下举行虚拟会议。