达格斯图尔报告,第12卷,第7期



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达格斯图尔报告,第12卷,第7期,2022年7月,完整版

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达格斯图尔报告,第12卷,第7期,2022年7月,完整版

引用为

《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第1-238页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2023年)


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@第{DagRep.12.7条,title={{Dagstuhl Reports,第12卷,第7期,2022年7月,完整版}},页数={1--238},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176072},doi={10.4230/DagRep.12.7},annote={关键词:达格斯图尔报告,第12卷,第7期,2022年7月,完整版}}
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达格斯图尔报告,目录,第12卷,第7期,2022年

摘要
达格斯图尔报告,目录,第12卷,第7期,2022年

引用为

《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第i-ii页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2023年)


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@第{DagRep.12.7.i条,title={{Dagstuhl Reports,目录,第12卷,第7期,2022}},页面={i--ii},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/documents/10.4230/DagRep.12.7.i},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176080},doi={10.4230/DagRep.12.7.i},annote={Keywords:目录,Frontmatter}}
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参与式民主算法(Dagstuhl研讨会22271)

作者:马库斯·布里尔、陈洁华、安德烈亚斯·达曼、大卫·彭诺克和马蒂亚斯·格雷格


摘要
参与式民主旨在通过让所有公民有机会在选举代表以外的决策过程的许多阶段参与并表达自己的偏好,使民主进程更具参与性和响应性。近年来,人们对由现代信息和通信技术支持的参与式民主制度越来越感兴趣。大规模参与带来了许多算法挑战。在这次研讨会上,我们通过汇聚来自计算社会选择(COMSOC)和相关领域的专家来应对这些挑战。特别是,我们研究了在线决策平台和参与式预算过程的算法。我们还探索了如何利用预测市场、流动民主、二次投票和区块链等创新来改进参与式决策系统。

引用为

马库斯·布里尔、陈洁华、安德烈亚斯·达曼、大卫·彭诺克和马蒂亚斯·格雷格。参与式民主算法(Dagstuhl研讨会22271)。《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第1-18页,达格斯图宫——莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔信息技术馆(2023)


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@文章{brill_et_al:DagRep.12.7.1,author={Brill、Markus和Chen、Jiehua和Darmann、Andreas和Pennock、David和Greger、Matthias},title={参与式民主的算法(Dagstuhl研讨会22271)},页数={1--18},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},编辑={Brill,Markus和Chen,Jiehua和Darmann,Andreas和Pennock,David和Greger,Matthias},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/documents/10.4230/DagRep.12.7.1},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176096},doi={10.4230/DagRep.12.7.1},annote={关键词:流动民主、参与式预算、社会选择和货币、集体决策平台}}
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Eat-IT:理解互动技术和食品(Dagstuhl研讨会22272)

作者:Florian“Floyd”Mueller、Marianna Obrist、Soh Kim、Masahiko Inami和Jialin Deng


摘要
饮食是人类的基本需求,而科技正在改变我们烹饪和饮食的方式。例如,查看与互联网相连的Thermomix烹饪设备、使用虚拟现实耳机的甜点、餐盘上的投影映射以及米其林星级餐厅中的3D彩色食物。尤其是在人机交互(HCI)领域,人们对理解支持饮食体验的技术设计越来越感兴趣。人们认识到,技术既可以从工具上获益(例如通过更好的食物选择来改善健康),也可以从经验上受益(例如丰富饮食体验)。计算技术在这方面可以做出重大贡献,因为它可以通过食物呈现数字数据(从可视化技术和制造进步中提取,如3D打印);促进技术增强的行为改变,以促进更健康的饮食选择;利用供应商的大数据帮助选择更可持续的产品(利用物联网厨房电器);使用机器学习对进食行为进行预测建模;利用混合现实促进新颖的饮食体验;通过支持烹饪和上菜动作的机器人,将饮食变成一道奇观。达格斯图尔研讨会的目的是“吃-IT”旨在讨论这些机遇和挑战,将来自学术界和工业界的不同背景的专家和利益相关者聚集在一起,制定可行的战略,探讨交互式食物如何从计算技术中受益,同时又不会分散人们的进食体验本身。通过这次研讨会,我们希望能够就食品和计算技术相互交织的未来展开一场健康而包容的辩论。

引用为

Florian“Floyd”Mueller、Marianna Obrist、Soh Kim、Masahiko Inami和Jialin Deng。《Eat-IT:理解互动技术与食品》(Dagstuhl研讨会22272)。《达格斯图尔报告》第12卷第7期第19-40页,达格斯图宫——莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔信息技术馆(2023)


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@第{mueller_et_al:DagRep.12.7.19条,作者={Mueller,Florian‘Floyd’和Obrist,Marianna和Kim,Soh和Inami,Masahiko和Deng,Jialin},title={{Eat-IT:Towards Understanding Interactive Technology and Food(达格斯图尔研讨会22272)}},页数={19--40},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={米勒、弗洛里安·弗洛伊德和欧布里斯特、玛丽安娜和金、苏和伊纳米、马萨希科和邓嘉林},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.19},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176109},doi={10.4230/DagRep.12.7.19},annote={关键词:人与食物的互动,食物HCI}}
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机器学习的安全性(Dagstuhl研讨会22281)

作者:巴蒂斯塔·比吉奥、尼古拉斯·卡里尼、帕维尔·拉斯科夫、康拉德·里克和安东尼奥·伊曼纽尔·西纳


摘要
机器学习技术,特别是受人类智能数学模型启发的深层神经网络,在各种数据分析任务上取得了前所未有的成功。然而,关键现代技术对机器学习的依赖引起了人们对其安全性的担忧,特别是自2010年代初以来,针对主流学习算法的强大攻击已经被证明。尽管有大量的相关研究,但目前还没有关于机器学习安全性的综合理论和设计方法。拟议的研讨会旨在确定潜在的研究方向,从而为机器学习的安全性奠定科学基础。通过将来自机器学习和信息安全社区的研究人员聚集在一起,研讨会有望为机器学习领域的安全评估和设计产生新的想法。

引用为

巴蒂斯塔·比吉奥、尼古拉斯·卡里尼、帕维尔·拉斯科夫、康拉德·里克和安东尼奥·伊曼纽尔·西纳。机器学习的安全性(Dagstuhl研讨会22281)。在《达格斯图尔报告》第12卷第7期第41-61页,达格斯图宫-莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔·Informatik(2023)


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@第{biggio_et_al:DagRep.12.7.41条,author={Biggio、Battista和Carlini、Nicholas和Laskov、Pavel和Rieck、Konrad和Cin、Antonio Emanuele},title={{机器学习的安全性(Dagstuhl研讨会22281)}},页数={41--61},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={Biggio、Battista和Carlini、Nicholas和Laskov、Pavel和Rieck、Konrad和Cin、Antonio Emanuele},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.41},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176117},doi={10.4230/DagRep.12.7.41},annote={关键词:对抗性机器学习,机器学习安全}}
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知识表示和推理的当前和未来挑战(Dagstuhl研讨会22282)

作者:James P.Delgrand、Birte Glimm、Thomas Meyer、Miroslaw Truszczynski、Milene Santos Teixeira和Frank Wolter


摘要
知识表示与推理(KR)领域是人工智能的一个核心领域,它处理知识的显式、声明式表示,以及从该知识派生出进一步隐式信息的推理过程。本次观点研讨会的目的是评估韩国的地区,包括其历史、现状和未来前景,并根据该评估为推进该领域、增加该地区的参与度以及进一步加强与相关领域的联系提供建议。在5天的时间里,来自KR各分区和KR附近地区的25名参与者会面讨论了这些主题。研讨会由一些受邀的会谈和小组组成,以回顾韩国的历史和现状,以及几个工作组和一般性公开讨论。与其他观点研讨会一样,将制定宣言;此外,宣言中的建议也将提交知识表示和推理原则系列会议指导委员会审议。

引用为

James P.Delgrand、Birte Glimm、Thomas Meyer、Miroslaw Truszczynski、Milene Santos Teixeira和Frank Wolter。知识表示和推理的当前和未来挑战(Dagstuhl研讨会22282)。在《达格斯图尔报告》第12卷第7期第62-79页,达格斯图宫——莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔信息学(2023)


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@第{delgrande_et_al条:DagRep.12.7.62,author={Delgrand、James P.和Glimm、Birte和Meyer、Thomas和Truszczynski、Miroslaw和Teixeira、Milene Santos和Wolter、Frank},title={{当前和未来知识表示和推理的挑战(达格斯图尔研讨会22282)}},页数={62--79},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={Delgrand、James P.和Glimm、Birte和Meyer、Thomas和Truszczynski、Miroslaw和Teixeira、Milene Santos和Wolter、Frank},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.62},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176126},doi={10.4230/DagRep.12.7.62},annote={关键词:逻辑、声明表示、形式逻辑、知识表示和推理的应用}}
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机器学习和逻辑推理:新的前沿(Dagstuhl研讨会22291)

作者:塞巴斯蒂安·巴丁(Sébastien Bardin)、萨默什·贾(Somesh Jha)和维杰·甘内什(Vijay Ganesh)


摘要
机器学习(ML)和逻辑推理自诞生以来一直是人工智能的两个关键支柱,然而,多年来这两个子领域之间几乎没有交互作用。与此同时,他们每个人都以自己的方式产生了很大的影响。ML彻底改变了人工智能的许多子领域,包括图像识别、语言翻译和游戏,仅举几个例子。独立地,逻辑推理领域(例如,SAT/SMT/CP/一阶解算器和知识表示)在软件工程、验证、安全、AI和数学的许多环境中都具有同等的影响力。尽管取得了这些进展,但仍有一些新的问题和机会,似乎只有通过ML和逻辑的结合才能解决。其中一个需要考虑逻辑和ML组合的问题是ML模型的可靠性、健壮性和安全性。例如,近年来,针对ML模型的许多对抗性攻击被开发出来,证明了它们的异常脆弱性。我们如何利用基于逻辑的方法来分析此类ML系统,以确保其可靠性和安全性?我们使用哪种逻辑语言来指定ML模型的属性?我们如何确保ML模型是可解释的?在相反的方向上,ML方法已经成功应用于提高求解器的效率。特别是,求解器可以建模为证明系统和ML优化方法的复杂组合,其中基于ML的启发式用于优化选择和排序证明规则。我们如何进一步加深解算器和ML之间的联系?我们能开发出自动构造高等数学证明的工具吗?本次达格斯图尔研讨会旨在回答这些问题和相关问题,目的是汇集许多世界领先的科学家,他们在逻辑推理和ML的交叉点进行开拓性研究,从而为那些被认为不可能解决的问题开发出新的解决方案。

引用为

塞巴斯蒂安·巴丁(Sébastien Bardin)、萨默什·贾(Somesh Jha)和维杰·甘内什(Vijay Ganesh)。机器学习和逻辑推理:新前沿(Dagstuhl研讨会22291)。《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第80-111页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2023年)


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@第{bardin_et_al:DagRep.12.7.80条,author={Bardin,S{e} 巴斯蒂安Jha、Somesh、Ganesh、Vijay}、,title={{机器学习和逻辑推理:新前沿(达格斯图尔研讨会22291)}},页数={80--111},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={Bardin,S\'{e} 巴斯蒂安Jha、Somesh、Ganesh、Vijay}、,publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.80},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176131},doi={10.4230/DagRep.127.80},annote={关键词:ML的逻辑,求解器的基于ML的启发式,SAT/SMT/CP求解器和定理证明器,基于ML的系统的安全性、可靠性和隐私性}}
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数字化历史报纸的计算方法(Dagstuhl研讨会22292)

作者:莫德·埃尔曼(Maud Ehrmann)、马丁·杜林(Marten Düring)、克莱门斯·纽德克(Clemens Neudecker)和安托万·杜塞特(Antoine Doucet)


摘要
历史报纸是过去社会的镜子,记录着伟大和渺小的历史,反映了它们产生的政治、道德和经济环境。作为历史学家和人文学者高度重视的主要来源,报纸档案在图书馆中被大规模数字化,导致了大量机器可读文件的收藏,在过去的五年里,许多学术研究举措都在对其进行自动处理。Dagstuhl研讨会22292“数字化历史报纸的计算方法”汇集了具有自然语言处理、计算机视觉、数字历史和数字图书馆背景的研究人员和实践者,他们参与了历史报纸的计算机方法,目的是分享经验,分析成功与不足,加深我们对计算方面与数字学术之间相互作用的理解,并讨论未来的挑战。本报告记录了研讨会的计划和结果。

引用为

莫德·埃尔曼(Maud Ehrmann)、马丁·杜林(Marten Düring)、克莱门斯·纽德克(Clemens Neudecker)和安托万·杜塞特(Antoine Doucet)。数字化历史报纸的计算方法(Dagstuhl研讨会22292)。在《达格斯图尔报告》第12卷第7期第112-179页,达格斯图宫-莱布尼兹·泽特鲁姆·福尔·Informatik(2023)


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@第{ehrmann_et_al:DagRep.12.7.112条,author={Ehrmann、Maud和D\“{u} 环、马滕和纽德克、克莱门斯和杜塞特、安托万}、,title={{数字化历史报纸的计算方法(Dagstuhl研讨会22292)}},页数={112--179},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={埃尔曼、莫德和D“{u} 环、马滕和纽德克、克莱门斯和杜塞特、安托万}、,publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.112},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176141},doi={10.4230/DagRep.12.7.112},注释={关键词:历史文档处理、文档结构和布局分析、自然语言处理、信息提取、自然语言加工、数字历史、数字学术}}
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信息理论的算法方面(Dagstuhl研讨会22301)

作者:Phokion G.Kolaitis、Andrej E.Romashchenko、Milan Studen、Dan Suciu和Tobias A.Boege


摘要
本报告记录了Dagstuhl研讨会22301“信息理论的算法方面”的计划和成果。熵的约束构成了“信息论定律”。这些约束远远超出了Shannon的基本信息不等式,因为它们不仅包括不能从Shannon基本不等式导出的信息不等式,还包括对所有熵函数都有效的条件不等式和析取不等式。关于熵的约束及其在数学和计算机科学不同领域的应用,有大量的研究。然而,到目前为止,在信息理论的算法方面进展甚微。事实上,即使是关于信息不平等及其变种的可判定性的基本问题,到目前为止也仍然悬而未决。最近,在不同应用领域的研究表明,对信息论问题的算法解决方案有着明确的需求。这些应用包括:在关系数据库上找到查询答案的紧上界、同态控制问题及其在查询优化中的应用、条件独立蕴涵问题、数据库中的软约束、群理论不等式和秘密共享中信息比的下界。到目前为止,信息理论社区与研究这些应用程序的社区或计算复杂性社区几乎没有互动。这次达格斯图尔研讨会的主要目标是将来自上述社区的研究人员聚集在一起,并制定一个议程,以研究信息理论的算法方面,并从一系列丰富的不同应用中得到启发。通过使用算法透镜来检查常见问题,并通过将技术从一个社区转移到另一个社区,我们期望能够建立桥梁,并在开放性问题上取得一些切实的进展。

引用为

Phokion G.Kolaitis、Andrej E.Romashchenko、Milan Studen、Dan Suciu和Tobias A.Boege。信息理论的算法方面(Dagstuhl研讨会22301)。《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第180-204页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2023年)


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@第{kolaitis_et_al:DagRep.12.7.180条,author={Kolaitis、Phokion G.和Romashchenko、Andrej E.和Studen\'{y}、Milan和Suciu、Dan和Boege、Tobias A,title={{信息理论的算法方面(Dagstuhl研讨会22301)}},页数={180--204},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={Kolaitis、Phokion G.和Romashchenko、Andrej E.和Studen、Milan和Suciu、Dan和Boege、Tobias A,publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.180},URN={URN:nbn:de:00030-drops-176155},doi={10.4230/DagRep.12.7.180},annote={关键词:信息理论,信息不等式,条件独立结构,数据库查询评估和包含,决策问题}}
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教育编程语言和系统(达格斯图尔研讨会22302)

作者:尼尔·布朗(Neil Brown)、马克·古兹迪尔(Mark J.Guzdial)、克里希纳穆西(Shriram Krishnamurthi)和延斯·莫尼(Jens Mönig)


摘要
为初学者设计的编程语言和环境应该与为专业人员设计的语言和环境大不相同。专业人士的语言和环境通常包含复杂而强大的功能,重点是生产力和灵活性。相比之下,那些为初学者设计的软件有着完全不同的目标:减少复杂性、惊喜和挫折感。设计这样的语言和环境需要多种技能。显然,一些编程语言问题(语义和实现)的知识是至关重要的。但设计者还必须考虑人的因素(语法、开发环境、错误消息等)、认知因素(挑选特征、减少认知负荷和阶段学习)和教育因素(使语言与教学法相匹配)。简而言之,设计过程是一个广泛的跨学科问题。在这次达格斯图尔研讨会上,我们的目标是将在计算机教育、编程语言设计和人机交互方面具有广泛专业知识的与会者聚集在一起。由于创建有效解决方案所需的各种技能和经验,我们相互学习了每个学科可以提供的挑战和一些解决方案。我们的目标是,与会者可以来告诉其他人他们的工作和他们面临的有趣挑战,以及他们提出的解决方案。我们旨在从与会者的不同经历中吸取教训,并记录我们共同面临的挑战。研讨会允许与会者相互分享他们的工作细节,然后进行讨论,最后是一些全体会议,以总结和记录这些共享的知识。

引用为

尼尔·布朗(Neil Brown)、马克·古兹迪亚尔(Mark J.Guzdial)、克里希纳穆西(Shriram Krishnamurthi)和延斯·莫尼(Jens Mönig)。教育编程语言和系统(达格斯图尔研讨会22302)。《达格斯图尔报告》,第12卷,第7期,第205-236页,达格斯图-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Leibniz-Zentrum für Informatik)(2023年)


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@文章{brown_et_al:DagRep.12.7.205,author={Brown、Neil和Guzdial、Mark J.和Krishnamurthi、Shriram和M\“{o} 尼格,Jens},title={{教育编程语言和系统(达格斯图尔研讨会22302)}},页数={205--236},日志={Dagstuhl报告},ISSN={2192-5283},年份={2023},体积={12},数字={7},editor={Brown、Neil和Guzdial、Mark J.和Krishnamurthi、Shriram和M\“{o} 尼格,Jens},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/DagRep.12.7.205},URN={URN:nbn:de:0030-drops-176165},doi={10.4230/DagRep.12.7.205},annote={关键词:计算机科学教育研究、错误、学习进度、编程环境}}

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