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kgs是什么意思(kgs3)( 三 )


摘要:本文提出了一个简化的比例税制模型 。公民可以决定是否纳税或逃税 。首先，我们推导了逃亡者比例的动态方程，然后给出了在混合人群和固定审计概率下的临界点和均衡状态 。我们的理论预测，通过选择复杂的网络配置，可以考虑不同的可能收入分布(同质和异质)、与时间相关的审计概率和不同的可能社会拓扑 。所有结果都得到了扩展蒙特卡罗模拟的验证 。最后，从税收和罚款率以及审计的可能性方面提出了一些旨在减少逃税的政策含义 。
YouTube上的伪科学内容：评估观看历史记录对推荐算法的影响_原题为:YouTube上的伪科学内容:评估观看历史对推荐算法的影响
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11638
作者:Kostantinos Papadamou、Savvas Zannettou、Jeremy Blackburn、Emiliano de Cristofaro、Gianluca Stringhini、Michael Sirivianos
摘要:YouTube彻底改变了人们发现和消费视频的方式，成为互联网用户的主要新闻来源之一 。由于YouTube上的内容是由用户生成的，该平台特别容易受到误导和阴谋视频的影响 。更糟糕的是，人们不了解YouTube推荐算法在无意中推广可疑内容的作用，这可能会使问题变得更糟 。这可能会给现实世界带来可怕的后果，尤其是在关键时刻向用户公开伪科学内容时(比如在新冠肺炎疫情期间) 。在本文中，我们着手描述和检测YouTube上的虚假科学信息 。我们收集了6.6K的视频，内容涉及新冠肺炎、地平线理论、疫苗接种、口罩预防运动；利用众包，我们把它注解为伪科学、法学或者无关紧要 。然后，我们训练深度学习分类器检测伪科学视频，其准确率为76.1% 。接下来，我们量化用户在平台各个部分(即用户主页、观看某个特定视频时推荐的视频或搜索结果)对内容的曝光度，以及如何根据用户的观看历史改变曝光度 。我们发现，当用户搜索特定主题时，YouTube的推荐算法更积极地建议伪科学内容，但当用户在主页或积极观看伪科学视频时，这些推荐并不常见 。最后，我们说明了用户的观看历史如何显著影响推荐视频的类型 。
通过模型增强强化学习优化出租车机队的随机路线_原题为:用模型增强强化学习优化出租车车队随机路径
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11738
作者:，，李，，张，，杨博
摘要:未来的出行即服务(Maas)应该包括集成的乘坐、街道乘坐和乘坐共享系统，并具有针对实时和随机需求模式的优化智能车辆路线 。考虑到中小型道路网的随机需求模式，我们的目标是优化大型车辆街道停车服务的路径策略 。提出了一种基于模型的调度算法、一种高性能的无模型强化学习算法和一种新型混合算法 。该算法结合了自顶向下方法和无模型强化学习的优点，可以对emph车进行路由 。我们使用近端策略优化，结合内部和外部奖励，设计了一个基于强化学习的路由算法，在探索和发展之间取得平衡 。使用基于大规模智能体的微观仿真平台来评估我们提出的算法，我们的无模型强化学习和混合算法在有经验的人工道路网络和基于社区的新加坡道路网络上都表现出优异的性能，并且我们的混合算法可以在学习过程中极大地促进无模型学习者的学习 。
尖刺采样：通过不均匀的滤波扩散来探索大型网络_原题为:尖球取样:通过非均匀过滤扩散探索大型网络
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11786
作者:本杰明·里库德，尼古拉斯·阿斯佩特，沃洛德梅尔·米兹
摘要:研究社会网络或互联网等现实世界的网络是一个挑战 。这些网络通常由复杂、高度连接的大型结构组成 。我们提出了一种新的方法，用于大规模网络，它可以自动采样网络中用户定义的相关部分 。该方法从网络中选定的几个位置和一组约简的扩展规则入手，采用过滤的广度优先搜索方法，通过匹配这些属性的边和节点进行扩展 。此外，在每一步中，邻居的随机子集被扩展，以进一步减少大型图中可能存在的连接的数量 。此图像带有“尖峰”扩展 。我们证明这种方法可以推广以前的勘探抽样方法，如滚雪球或森林火灾，并加以推广 。我们展示了它描绘具有高交互性的节点组的能力，同时丢弃了经常出现在社交网络中并可能隐藏重要结构的弱连接节点 。
学习新技能是否有回报？揭示交叉技能的经济利益_原题为:学习一项新技能有回报吗？揭示交叉技能的经济效益
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11841
法比安·朱舒
摘要:这项工作研究了从不同领域学习新技能的经济效益:交叉技能 。为了对此进行评估，我们从4810名在线自由职业者的工作档案中构建了一个技能网络 。基于这个技能网络，揭示了3525种不同技能之间的关系，可以用工人的工资来计算学习新技能的边际效应 。结果表明，学习新技能的额外经济价值很大程度上取决于现有的技能组合，但从其他领域获得技能通常是有益的 。由于技术和社会的变化正在迅速改变工作任务，这项研究的结果有助于明确掌握新技术和设计个人培训渠道所需的技能 。这有助于提高就业能力，减少劳动力市场的短缺 。


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