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Ioannis Anagnostides
Ioannis Anagnostides
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用于移植分配的机器学习必须解决利益相关者的激励因素
一份新的立场文件认为,用于优化器官移植分配政策的机器学习方法必须考虑各种利益相关者之间复杂的激励因素网络。该文件强调,当前的系统,特别是美国成人心脏移植系统,存在激励措施不一致的问题,导致了不良后果。作者们提出了一个研究议程,重点是整合机制设计、战略分类、因果推断和社会选择,以创建更强大、更公平、更值得信赖的分配政策,承认战略行为。
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新论文详述在线优化和博弈的更快速遗憾最小化
两篇新的arXiv论文探讨了在线优化和博弈论中遗憾最小化的进展。第一篇论文介绍了一种更简单、计算效率更高的算法,用于最小化线性交换遗憾,并具有接近最优的界限,该算法利用了基于响应的可接近性。第二篇论文提出了Parallel CFR,一个用于实时、深度受限反事实遗憾最小化的框架,通过并行化迭代和将叶节点评估卸载到GPU来显著加速。