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nba下注　　BENWENSHIDUIJINQI arX iv LUNWENDE HUIZONGBIANYI（by CAIYUNXIAOYI）。GENGDUOZUIXINLUNWEN，QINGSAOERWEIMAHUOQU。

　　HEXINSUDI

　　JINGZHENG AI: JINGZHENGFANKUIRUHEYINGXIANGJIQIXUEXI；

nba下注　　CAIYONG Twitter DEXINZHANGDUXIANZHI: 280SHIXINDE140MA？；

nba下注　　KEKUOZHANZHISHITUFENXIDEYUYISHUXINGTU；

　　JIYUZHUTIDEZIMOKUAIZUIDAHUAZHONGXIAOXICHUANDIDEYINGXIANG；

　　PINGDENGXIESHANGJUECE；

　　JISUANJIMOXINGDEDINGYOUDAODIANZAIXIANBEIYESIXIAOZHENGJIQIZAICHIDUFENBIAN CFD MONIZHONGDEYINGYONG；

nba下注　　LIZIWULISHIYANJIEGUODEKEZHONGFUXINGHEFUZHI；

　　JITIZHIHUIDEWANGLUOJIEGOU: XIAOZUTAOLUNDEOURANSHOUYI；

　　WANGLUOZHONGDEDENGJISHEQUJIEGOU；

　　LIYONGJUBUJIEGOUTEXINGTIGAOFENCENGSHEQUJIANCEFANGFADEXIAOLV；

nba下注　　SHISHENMEYINSUDAOZHIRIBENDEXIANXIYINLEGENGDUODERENKOULIURU？；

　　FUZAWANGLUOCHIXUSHIJIANXIANGGUANKUOSANDONGLIXUEDEFENCENGCULIDUFANGFA；

　　JIYUZHUTIDEYINZANGDONGZUOSHEZHIYIGOUNEICUNYANJIU；

　　竞争 AI:

　　竞争反馈如何影响机器学习

　　
原文标题: Competing AI: How competition feedback affects machine learning

　　地址:

nba下注　　http://pattern.swarma.org/paper?id=46debe2e-f7e1-11ea-b107-0242ac1a000a

　　作者:

　　Antonio Ginart,Eva Zhang,James Zou

　　摘要: 本文研究了竞争如何影响机器学习(ML)预测器。随着机器学习变得越来越普遍，它经常被公司用来争夺客户。例如，像 Yelp 这样的数字平台使用机器学习来预测用户偏好并提出建议。一个更经常被用户询问的服务，也许是因为它能更准确地预测用户的偏好，也更有可能获得额外的用户数据(例如 Yelp 评论的形式)。因此，相互竞争的预测器会导致反馈循环，预测器的表现会影响它接收到的训练数据，并随着时间的推移使预测偏差。nba下注引入了一个灵活的机器学习预测模型，使得快速实验和理论上的可处理性都成为可能。nba下注通过经验和数学分析表明，竞争导致预测者专门化特定的亚种群，而代价是比一般种群表现更差。nba下注进一步分析了预测专业化对用户整体预测质量的影响。nba下注的研究表明，在一个市场中拥有太少或太多的竞争预测器会损害整体的预测质量。nba下注的理论通过使用流行的学习算法，如神经网络和最近邻方法在几个真实数据集上的实验得到了补充。

　　采用 Twitter 的新长度限制:

　　280是新的140吗？

　　
原文标题: Adoption of Twitter's New Length Limit: Is 280 the New 140?

　　地址:

　　http://pattern.swarma.org/paper?id=a2a54b34-f89e-11ea-9fd9-0242ac1a000a

　　作者:

　　Kristina Gligori,Ashton Anderson,Robert West

　　摘要: nba下注2017年11月，推特将允许的最大推文长度从140个字符提高到280个字符，对于这个世界上最有影响力的社交媒体平台之一来说，这是一个巨大的转变。在第一个nba下注 Twitter 用户如何采用新长度限制的长期研究中，nba下注提出了这样一个问题: 新长度限制的影响是否与旧长度限制的影响相似？或者，限制的翻倍从根本上改变了 Twitter 被限制发布内容的方式？通过分析3年内 Twitter 1% 的公开样本，nba下注发现，当长度限制从140个字符提高到280个字符时，大约140个字符的发布率立即下降，而大约280个字符的发布率在6个月内稳步上升。尽管这个数字有所上升，但是接近长度限制的推文在转换之后远不如转换之前频繁。nba下注发现不同语言和客户端设备类型的采用率差异很大。在某种语言转换之前，tweets 的流行度大约为140个字符，这与转换之后 tweets 的流行度大约为280个字符密切相关，而且很长的 tweets 在网络客户端上比在移动客户端上更受欢迎。此外，切换后大约280个字符的推文在语法和语义上与切换前大约140个字符的推文相似，这两种情况都显示了信息压缩的模式。综上所述，这些发现表明，新的280个字符的限制是旧的140个字符限制的新版本，侵入性较小。长度限制仍然是所有使用 Twitter 数据的研究中应该考虑的一个重要因素。

　　可扩展知识图分析的语义属性图

　　
原文标题: Semantic Property Graph for Scalable Knowledge Graph Analytics

　　地址:

nba下注　　http://pattern.swarma.org/paper?id=968c2674-f89e-11ea-9fd9-0242ac1a000a

　　作者:

　　Sumit Purohit,Nhuy Van