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Lin Jiang
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新型CrossTF扩散模型增强极端事件时间序列生成能力
研究人员推出了一种名为Cross-View Time-Frequency Diffusion (CrossTF) 的新框架，旨在提高真实时间序列数据的生成能力，特别是通过捕捉罕见但影响重大的极端事件。该方法利用了时域和频域去噪器之间的差异，识别出一个特定的跨视图窗口，在该窗口进行调整可以显著影响极端事件的保真度，而不会损害整体生成质量。这种方法允许分阶段优化策略，在七个真实世界数据集上的表现比现有基线模型相比，极端事件保真度提高了26…
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新HCRide系统平衡了叫车服务中的乘客公平性和司机偏好
研究人员开发了HCRide，一个旨在平衡叫车服务中乘客公平性和司机偏好的新系统。该系统利用一种名为Habic的新型多智能体强化学习算法，该算法包含一个竞争机制和动态的actor-bi-critic网络。在深圳和纽约市的真实数据集上进行的评估表明，与现有方法相比，HCRide有效地提高了系统效率、乘客公平性和司机偏好。
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新AI框架提升灾后电力恢复公平性
研究人员开发了一个名为EPOPR的新框架，以提高灾后电力恢复的公平性和效率。该系统解决了弱势社区提出的恢复请求较少导致服务不公平的问题。EPOPR使用公平性一致分位数回归来更好地预测修复持续时间，并使用时空注意力强化学习来适应不确定性，旨在平衡不同社区的恢复速度与公平性。实验表明，与现有方法相比，EPOPR将平均停电时间减少了3.60%，不公平性降低了14.19%。