Antonia

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司法系统中的机器学习的公平性:基准率、假阳性以及假阴性 (CS CY)

机器学习最佳实践声明层出不穷,但缺乏对标准应该是什么的共识。特别是对于公平性标准,对于如何在实践中实现公平性几乎没有指导。具体来说,误差的公平性(包括假阴性和假...

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搜索和推荐的公平性方面 (CS IR)

最近的几项研究强调了搜索和推荐系统是如何在不同层面表现出偏见。抵制这种偏见,并在搜索中带来一定的公平性,不仅能创造一个考虑相关性和多样性的更加平衡的环境,而且对...

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引领数字社会经济提高效率—通证经济学入门 (CS CY)

互联网的下一个进化步骤已经到来了是通过使用加密安全和数字稀缺的代币来实现。加密代币代表了加密运动的一种新现象,它能够通过编程规则和激励机制来引导参与者的行为,使...

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基于数据驱动元集的精确的可视化分类 (CS CV)

构建精确的的图像数据集通常需要特定领域专业的知识,而众包平台注释者并不总是能够了解这些知识。相应地,直接从网络图像中学习成为精确视觉识别的替代方法。然而,网页训...

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数据定制索引的代价:病毒对学习型索引结构的攻击 (CS CR)

学习型索引结构的概念依赖于这样一种想法,即数据库索引的输入输出功能可以被看作是一种预测任务,因此,可以使用机器学习模型而不是传统的算法技术来实现。这个新颖的角度...

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基于活动和情绪为基础为自动驾驶汽车设计路线 (CS HC)

我们的日常生活中有很大一部分时间都用来驾驶,这导致了我们不可避免地承受与驾驶相关的压力。自动驾驶汽车的兴起可能会减轻这种压力的程度,并提升日常出行的体验。然而,...

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关于流处理系统的演变调查 (CS DC)

流处理作为一个活跃的研究领域已经有20多年的历史了,由于最近研究界和众多世界性开源社区的努力,它现在正处于它的黄金时代。本调查全面概述了流处理系统的基本方面及其...

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知识转化:拓展技术报告 (CS DB)

我们介绍Kensho,这是一个在两个知识库(KBs)之间产生映射规则的工具。为了创建映射规则,Kensho从一组对应关系开始,并用从知识库的结构和约束条件中自动...

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通过在线社交网络确定广告活动的最佳目标k (CS SI)

我们提出了一种新颖的方法,用于向广告商(如品牌)推荐可能的客户(用户),主要基于两个方面。(1)在线社交网络的资料比较,和(2)在线社交网络的邻域分析。用户和品...

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在Reddit中发现并分类语言偏见 (CS CL)

我们提出了一种数据驱动的方法,使用词嵌入来发现讨论平台Reddit上的语言偏见并进行分类。作为独立的用户社区空间,Reddit等平台与种族主义、性别歧视和其他形...

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研究跨文化的礼貌问题,以推特(英语)及微博(普通话)为例 (CS CY)

建立跨文化的礼貌模型有助于通过揭示什么是适当的和礼貌的,从而改善跨文化交流。我们研究了美国英语和中国普通话中与礼貌相关的语言特征。首先,我们对来自美国的5,30...

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基于网络社交媒体活动行为的宣传影响力,推荐有影响力的目标 (CS IR)

在线社交媒体(Online Social Media,简称OSM)是一个平台,通过这个平台,用户可以在不同的内容上通过消息、发布、回应、标记、分享等社交活动向互...

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