Moyu Chen 1 † , Yongqin Xie 1 † , Bin Cheng 2* , Zaizheng Yang 1 , Xin-Zhi Li 3 , Fanqiang Chen 1 ,
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础,也是现代收获系统的算法基础。但是,推荐系统通常依赖于用户敏感的数据,从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私(DP),尤其是确保零集中差异隐私(ZCDP)的含义。首先,我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后,我们提出了三种私人算法,即ADAC-UCB,ADAC-GOPE和ADAC-OFUL,用于三个土匪设置,即有限的武装匪徒,线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图,即高斯机制和自适应发作,以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明,在所有这些环境中,与遗憾的遗憾相比,强加了ZCDP的价格(渐近)可以忽略不计。接下来,我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限,我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私,多军匪徒,重新分析,下限
自 19 世纪以来,人们就开始对物质进行研究,并长期将其分为我们熟悉的固、液、气三相。固体分为具有有序原子结构的晶体材料或具有无序原子结构、没有明确顺序的非晶体(无定形)材料。钻石是晶体材料的典型例子。其碳原子的有序排列使其成为世界上最坚硬的物质。玻璃是无定形材料的典型例子,由硅酸等成分随机聚集而成。多年来,这种固体概念一直是科学界不容置疑的常识。然而,1984 年,一篇论文突然报道了一种既不是晶体也不是无定形的材料,它在 Al-Mn(铝锰)合金中被发现,震惊了科学界。1 这种发现的材料缺乏晶体的有序重复模式,但仍表现出固定的结构有序度,因此被称为准晶体。
引言 1.1 效率:政府失灵文献 1.1.1 公共物品 1.1.2 非竞争性市场 1.1.3 外部性 1.2 道德:家长制和契约主义 1.2.1 家长制和契约主义 1.2.2 国家应该做什么? 1.2.3 一些思考 1.3 意图:政治经济学文献 1.3.1 自治国家方法 1.3.2 利益集团方法 1.3.3 自私自利的官僚方法 1.3.4 总结 1.4 能力:政府失灵文献 1.4.1 信息问题 1.4.2 寻租 结论
([[rq] 1+δ)m(m''q 2)n(r = pb,sn,bi,bi,稀土元素; m“ = ti,v,cr,nb,ta; q = s,se),9-10
在本文中,我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排,尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序,指定“先发生”关系,并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来,我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题,其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系,并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法,其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明,由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
在此期间,GMC 就医师助理监管进行的磋商仅产生了微小的变化,这些变化无法平息批评者的声音,因为这些变化未能反映出磋商中发现的异议程度 (doi:10.1136/bmj.q2757)。11 Iqbal Singh 在与 Martin Forde 进行独立审查后认为,GMC 至少在平等、多样性和包容性方面取得了一些进展 (doi:10.1136/bmj.q2694)。12 13 但面对可能席卷 GMC 的医师助理风暴,这些都毫无意义。RCP 没有听从,将其权力视为理所当然,并受到了沉重打击。GMC 正处于同样的波涛汹涌之中。
偏序集或偏序集合的空间高效数据结构是研究较为深入的领域。已知具有 n 个元素的偏序集合可以用 n 2 / 4 + o ( n 2 ) 位表示[30],也可以用 (1 + ϵ ) n log n + 2 nk + o ( nk ) 位表示[19],其中 k 是偏序集合的宽度。在本文中,我们通过考虑偏序集合元素的拓扑标记,使后一种数据结构占用 2 n ( k − 1) + o ( nk ) 位。同样考虑到拓扑标记,我们提出了一种新的数据结构,它可以更快地计算偏序集合的传递约简图上的查询,尽管传递闭包图上的查询计算速度较慢。此外,我们为拓扑标记偏序集合提出了一种替代数据结构,尽管它使用 3 nk − 2 n + o ( nk ) 位空间,但可以更快地计算这两个查询。此外,我们从 BlockDAG(区块链的更具可扩展性的版本)的应用程序的角度讨论了这些数据结构的优势。
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制,其预期输出等于输入数据集的均值,对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值,并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中,我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差,当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法,以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差,并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的(或等效地,对称的多面体)到任意界面的域。在本文的第二部分中,我们表明,高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是,对于每个输入数据集,满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私,并近似差异隐私,但是对于后者,对于数据集或相邻数据集,下限的误差较低的界限是必要的,则必须放松。
使用概念模型(Cessi,1994; Cimatoribus等,2012)和完全占地的海洋气候模型(De Niet等,2007; Toom et al。,2012; Mulder等,2021)。这些研究的重要结果之一是(在这些模型中)的存在与可观察的数量有关(Rahmstorf,1996),现在通常称为AMOC稳定性(或制度)指标。该指标在文献中具有许多不同的符号,例如m ov(de Vries and Weber,2005)或F ov(Hawkins等,2011)。在这里,我们将遵循Weijer等人。(2019)并使用f ovs(f ovn)作为AMOC在大西洋盆地的35°S(60°N)的南部(北部)边界上携带的淡水运输(Dijkstra,2007; Huisman et al。,2010; Liu et al。,2017)。可用的观察结果(Bryden等,2011)表明,当今的AMOC将淡水从大西洋出口(F OVS <0)。众所周知,F ovs忽略了一些相关的过程(Gent,2018),但是如果人们接受f ovs是适当的指标,则AMOC基于其观察到的价值(Weijer等,2019)。