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Lin Jiang
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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%。
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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。