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没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
神经网络没有在一天内建立
名誉主席Tomaso Poggio，美国麻省理工学院，美国总主席Danilo Comminiello，Sapienza University，Rome，Italy计划主席Francesco Carlo Morabito，Univ。地中海，意大利Marley Vellasco，宗座天主教大学。Rio，巴西Aurelio Uncini，意大利罗马大学萨皮恩扎大学技术计划主席Michele Scarpiniti，Sapienza Rome，Rome，意大利芭芭拉·哈默（Barbara Hammer），比勒菲尔德大学（Bielefeld hammer），德国比尔·巴顿（Bielefeld University）教程主席Anthony Kuh，夏威夷大学，美国Zhi（Gerry）Tian，Tian，乔治·梅森大学，美国特殊会议椅，东京大学Toshihisa Tanaka。 agri。 Tech。，日本Eleonora Grassucci，萨皮恩扎大学罗马，意大利Clive Cheong Take，Royal Holloway Univ。 伦敦，英国研讨会主席Elisa Ricci，Univ。 加利福尼亚州S.Barbara，美国西蒙妮·斯卡达帕内，萨皮恩扎大学罗马，意大利竞赛主席Yuki Mitsufuji，美国索尼AI，美国Stefano Squartini，Univ。 意大利的政治马尔·马尔凯（Politecnica Marche），萨皮恩扎（Sapienza）罗马，罗马，意大利行业计划主持人G. Kumar Venayagamoorthy，Clemson Univ。 Politecnica Marche，意大利教育计划主席Zenglin Xu，Harbin理工学院，中国学生活动主席Marcus Liwicki，Luleå大学。 技术。Rio，巴西Aurelio Uncini，意大利罗马大学萨皮恩扎大学技术计划主席Michele Scarpiniti，Sapienza Rome，Rome，意大利芭芭拉·哈默（Barbara Hammer），比勒菲尔德大学（Bielefeld hammer），德国比尔·巴顿（Bielefeld University）教程主席Anthony Kuh，夏威夷大学，美国Zhi（Gerry）Tian，Tian，乔治·梅森大学，美国特殊会议椅，东京大学Toshihisa Tanaka。agri。Tech。，日本Eleonora Grassucci，萨皮恩扎大学罗马，意大利Clive Cheong Take，Royal Holloway Univ。伦敦，英国研讨会主席Elisa Ricci，Univ。加利福尼亚州S.Barbara，美国西蒙妮·斯卡达帕内，萨皮恩扎大学罗马，意大利竞赛主席Yuki Mitsufuji，美国索尼AI，美国Stefano Squartini，Univ。意大利的政治马尔·马尔凯（Politecnica Marche），萨皮恩扎（Sapienza）罗马，罗马，意大利行业计划主持人G. Kumar Venayagamoorthy，Clemson Univ。Politecnica Marche，意大利教育计划主席Zenglin Xu，Harbin理工学院，中国学生活动主席Marcus Liwicki，Luleå大学。技术。意大利金融主席Chrisina Jayne，英国Teesside University，UK
写作还没有消亡！ - 校园新闻
3. 并列第三的是人气作家 CJ Box 的另一部必胜之作《三寸牙》，以及今年新人弗里达·麦克法登的众多轰动作品之一《囚犯》。麦克法登于 2013 年开始自助出版，但正是她 2022 年的惊悚小说《女仆》让她一夜成名，让这位图书管理员感到如痴如醉。仅在 2024 年，她就出版了四本书，至少有两本计划在 2025 年出版。这位女士到底是谁？这个问题问得好，因为弗里达·麦克法登是一个笔名；她也是一名执业医师，为了保护患者/医生的隐私，她并不希望你对她有太多了解。她的作者照片在网上随处可见，但她似乎戴着假发。不是像一顶非常明显的假发，但如果我必须为它花钱的话，我会说它绝对是一顶假发。
工作纸·没有。 2025-08热带森林中的排放价格，生物量和生物多样性
热带雨林的审慎造林取决于替代土地用途，林木碳积累的含有二个用途以及排放的隐式社会成本。在本文中，我们讨论并扩展了Assunc的最新研究。（2023）表明，可以说是每单位碳限制的外国转移可能会激励巴西当前用于低生产力猫牧场的地区的大量重新造林。在此过程中构建，我们启动了对外部设定的排放价格与生物多样性和生物量变化之间关系的研究。Ama-Zon占世界脊椎动物和植物物种的10％。有15,000多种树种，其中绝大多数很少见。利用有关雨林生物多样性的科学文献，我们提供了一些初步的估计，即碳定价如何影响巴西亚马逊的生物差异。
没有逮捕 KTR，只审讯了 7 个小时
首席部长 Revanth Reddy 的澳大利亚之行被取消。首席部长将于 1 月 14 日前往新德里，并将在 1 月 15 日和 16 日留在那里参加 AICC 办公室的落成典礼。首席部长将于 1 月 17 日从新德里前往新加坡，并在这个城市国家停留两天。1 月 19 日，他将离开新加坡前往瑞士达沃斯，代表 Telangana 参加世界经济论坛。会议将持续到 1 月 23 日。ACB 法庭批准首席部长在 1 月 13 日至 23 日期间出国旅行。此前，他要求取回他的护照，该护照是早先与现金选票案有关的提交的。法庭要求首席部长在 7 月 6 日之前归还护照，以便他能够履行公务参加新加坡、达沃斯和其他国际地点的重要活动。首席部长将出席世界经济论坛，以展示 Telangana 的成就并吸引投资。
学期-II Credit-30 Sr.没有课程代码课程LTPC 1。
概率理论的概述，线性代数，凸优化。简介：模式识别和机器学习的历史，模式识别和机器学习重点的区别。回归：线性回归，多元回归，逻辑回归。聚类：分区聚类，分层聚类，桦木算法治疗算法，基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA：主成分分析，线性判别分析。内核方法：支持向量机图形模型：高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介：贝叶斯分类，贝叶斯学习，贝叶斯最佳分类器，天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
像没有其他人一样的全球夏天
•所有居住地都有校园的滑动卡入口，闭路电视和24小时载人的安全办公室。•由高级住宅助理和牧师导师组成的团队在每个居住堂提供全天候的支持和监督。•在计划期间，学生将被分配为现任帝国本科生的学术和牧师导师。导师提供全天候的监督，除了学生在房间里时。•所有员工和学生导师都有有效的，增强的DBS检查，并经过审查，以确保他们适合与年轻人合作。•全球暑期学校工作人员的主要成员已经完成了相关的保护培训。•由指定的保障潜在客户监督保护。•所有活动均可评估风险，并在计划开始时进行全面的健康和安全简报。
冬季观察：没有 ITV 赛车，总体而言没有灾难
作者：亚当·霍顿 自上周五以来，英国的全天候赛事一直很热闹，只有周日在切普斯托举行的两场比赛例外。由于极端天气条件袭击了英国部分地区，那场比赛成为了国家狩猎活动取消的越来越多比赛的名单之一。我们的心与所有受影响最严重的人同在，包括沃顿庄园养马场的团队，他们在 X 频道发布了一段视频，显示诺丁汉郡农场至少两个围场被几英尺深的水完全吞没。值得庆幸的是，他们后来报告说，沃顿庄园的所有动物都没有受到伤害。我很想告诉你们，全天候赛事在过去几天里为我们带来了令人欣慰的消遣，但事实上，它一直比较低调。理想情况下，ITV Racing 可以这样安排，在桑当和温坎顿的原定比赛取消后，于周六播放南威尔和/或伍尔弗汉普顿的比赛，但之后再看看这些比赛的实际情况。续 p3
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
“我们没有停止工作”：改变青年和学生在教育领域的组织动态
在新冠疫情最严重的时候，教育领域的全球叙事似乎主要集中在全球卫生危机对正规学校教育，特别是义务教育的负面影响上。政策重点旨在促进学生返校，并随后弥补“学习损失”。在大学里，考虑到数字鸿沟，人们的担忧往往集中在教学质量上。在这些主流话语中，似乎很少有人讨论青年和学生积极行动如何受到持续的疫情的影响。不仅许多青年和学生运动对新冠疫情相关问题做出了回应，而且积极行动和运动建设一直是学术生活的重要特征，既塑造了学生体验，也塑造了教育政策变革（Altbach 2007）。