XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符合国家
在部分可观察性下符合道德符合的自主系统
J7 N. Haghtalab，T。Roughgarden，A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊，即将出版。J6 N. Haghtalab，M.O。 Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J6 N. Haghtalab，M.O。Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Jackson，A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。proc。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67（5）：1-57，2020。J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J3 M.F.Balcan，N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究，68（1）：16–34，2020。J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。
自动驾驶的社会符合社会符合控制
自动驾驶汽车（AV）的控制设计主要集中于实现单独控制的AV或一群合作控制的AV的预定目标。然而，自主驾驶对人类驱动车辆（HV）的影响在很大程度上被忽略了，这可能会导致对乘客和周围交通的安全性有害的利己主义的AV行为。在这项研究中，我们开发了一个具有有用的社会心理学指标，称为社会价值取向（SVO），为AVS的社会符合社会控制设计设计开发了一般框架，以利用AVS来利用其对以下HVS行为的影响。这是至关重要的，因为以社会符合社会的方式行事的AV使人类的驾驶员能够理解其行为并做出适当的反应。在拟议的框架内，我们定义了受控AV的实用程序及其以下车辆，以由AV的SVO确定的加权方式最大化。鉴于AV的目标以及由社会符合社会兼容的AV控件提供的以下HV的好处，公用事业最大化涵盖了一系列设计目标。然后制定出最佳的控制问题，以最大化效用函数定义，该功能使用Pontryagin的最低原理在数值上求解，并提供最佳保证。开发的方法适用于合成社会符合社会符合AV的生态驾驶的控制。提出了一组数值结果，以使用在明尼苏达州55号公路上收集的现实世界实验数据显示拟议方法的机制和有效性。
助力当今最热门、最先进的微电子技术大批量生产
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机器学习符合法律
09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。 通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。 由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。 该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。 我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。
29-符合的副本
注册引言气候变化给人权带来了深远的挑战，在全球脆弱性的情况下影响社区。从极端的天气事件和海平面上升到生物多样性丧失和强迫流离失所，气候变化加剧了现有的不平等现象，并威胁着实现基本人权的实现。作为致力于促进和保护人权的独立机构，国家人权机构（NHRIS）是应对这些挑战的独特位置，确保人权是气候行动不可或缺的。nhris在指导政府采用以人权为中心的气候政策，监测气候变化对处于危险人口的影响并主张保护环境人权捍卫者的影响。他们的影响力扩展到国际平台，在那里他们积极参与气候过程和人权机制。自Ganhri 2020年度会议和成果声明以来，NHRIS全球致力于推进基于人权的气候行动。该优先级嵌入了Ganhri的2023-2027战略计划中，该计划强调了NHRIS在应对气候影响和保护人权方面的作用。联合国人权委员会（HRC）和联合国大会（GA）都承认NHRI在塑造与人权标准一致的气候政策中的关键作用。为了支持这些努力，Ganhri已为NHRI关于人权和气候变化的实用指导，为NHRI提供了资源，以将人权纳入其气候行动中。此外，Ganhri的全球行动计划（GAP）增强了NHRI倡议，以保护努力使政府和私人参与者对环境伤害负责的环境人权捍卫者。