XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遗憾
旋转角动量的光子准晶体
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
对新西兰排放交易体系的审查
65 然而，这些成本并未充分说明新西兰与不断变化的全球经济之间的相互作用。如果这里的排放价格低于其他国家，那么继续投资于排放密集型的交通、工业工厂和活动可能会带来经济遗憾。如果我们的经济没有发展到可以从其他国家的技术创新中受益，或者没有鼓励可以出口到国外低排放经济体的创新，就会产生这些遗憾。
生活与失去 - 普林斯顿校友周刊 |
遗憾还是耻辱？Elyse Graham ’07 关于 Hon. Bruce M. Wright h’01 的文章（普林斯顿肖像，12 月刊）描绘了一位出色、有成就的人的精彩肖像——尽管他本科时被普林斯顿大学录取，但当他到达普林斯顿大学时，人们发现他是黑人，他就失去了这个机会。我认为这篇文章非常出色，直到最后两句话，我觉得令人不安：“如果普林斯顿大学是这个故事的一部分，我们将永远不会停止谈论它。相反，赖特将永远是普林斯顿大学的遗憾。”遗憾？当然，这个词是“耻辱”，不是因为普林斯顿大学错过了一件好事，而是因为一种偏执的种族主义态度让一个显然有资格的人离开，仅仅因为他是黑人。普林斯顿大学确实很丢脸。Paul G. Levy ’58 新泽西州劳伦斯维尔
循环经济、运营生态效率和自给自足。综合观点
研究人员提出了不同的方法来减少自然资源的使用，使其达到可持续的水平。运营生态效率、循环经济和自给自足是三个突出的例子，它们遵循各自的特定逻辑。到目前为止，这些方法几乎都是孤立地讨论的，假设它们彼此独立。本文将这三种方法整合到一个连贯的模型中。我们的模型表明，每种方法都可以将自然资源的使用减少到可持续的水平。然而，我们的模型还揭示了各种影响是如何作为组合方法的直接结果而产生的，即一种方法在协同执行时会影响另一种方法。我们的模型将运营生态效率和循环经济确定为“无遗憾”方法，而自给自足则是一种“遗憾”方法。举例来说，我们表明，提高运营生态效率会增加自给自足方法的成本或“遗憾”，从而降低其有效性。自给自足方法和提高运营生态效率可能会干扰实现最佳循环所需的谨慎平衡。我们发现，如果要有效地将资源消耗降低到可持续的水平，就必须仔细考虑这些相互作用。
要探索或不探索：基于后悔的LTL路径在部分已知的环境中计划⋆
在本文中，我们研究了由共同保护线性时间逻辑（LTL）公式描述的高级规格的最佳机器人路径计划问题。我们考虑工作空间的地图几何形状部分已知的场景。具体来说，我们假设有一些未知区域，除非机器人在物理上到达这些区域，否则机器人不知道其继任区域。与基于游戏的标准方法相反，该方法优化了最差的成本，在本文中，我们建议将遗憾用作在这种部分知名的环境中计划的新指标。计划在固定但未知的环境下的计划的遗憾是机器人在事后意识到实际环境时所能实现的实际成本与最佳响应成本之间的差异。我们提供了一种有效的算法，以找到满足LTL规范的最佳计划，同时最大程度地减少其遗憾。提供了关于消防机器人的案例研究，以说明拟议的框架。我们认为，新指标更适合部分知名环境的情况，因为它捕获了实际花费的实际成本与探索未知区域可能获得的潜在收益之间的权衡。
讲座12：快速加固学习
4 UCB使用arg max a ˆ q t（a） + b，其中b是奖励项。考虑b = 5。这将使对经验奖励的算法乐观，但仍可能导致这样的算法，从而使Suer linear遗憾。
胰岛素抵抗的代谢得分与来自中国成年人前糖尿病的正常血糖的代谢得分之间的关联：回顾性队列研究
进入市场的创新产品将导致市场需求的动态变化，消费者的购买后悔和他们的返回行为使市场环境越来越复杂，这反过来又影响了供应链中的动态决策。In this paper, under the situation of discrete decision time, combining with the objec- tive reality, we make discrete modification to the classical Bass diffusion model (Bass model), construct a manufacturer-led, retailer-followed supply chain differential game model, analyze the optimal decision-making of the manufacturer and the retailer by combin- ing with the theory of discrete optimal control, and then verify the conclusions by numerical 模拟。结果表明：当零售商直接从制造商那里购买并在市场上销售时，创新产品的最佳定价可以使整个供应链实现帕累托最佳性；消费者的购买遗憾将增加收益额，这将导致产品销售的减少以及制造商和零售商的利润；当创新产品占市场份额不同时，购买遗憾对批发价格和零售价的影响也不同。因此，制造商需要对市场有广泛的理解，以最大程度地减少消费者遗憾和回报的负面影响，并为其产品制定有理由的定价策略，以便获得尽可能多的利润。