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Columbia University（哥伦比亚大学）

2026-07-09 至 2026-07-09 共收录 2 篇

2605.23145 2026-07-09 stat.ML cs.LG math.ST stat.ME stat.TH 版本更新

Operationalizing Individual Fairness via Gradient Descent and Bradley-Terry Models

通过梯度下降和Bradley-Terry模型实现个体公平性

Conlan Olson, Linjun Zhang, Zhun Deng, Pragya Sur

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学）； Rutgers University（罗格斯大学）； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）； Harvard University（哈佛大学）

AI总结提出一种从三元组查询中学习马氏距离度量的算法，结合谱初始化与梯度下降，在非凸损失下快速收敛到真实度量，并证明估计度量下的个体公平性足以近似真实度量下的公平性。

Comments 60 pages, 2 figures

2503.15770 2026-07-09 physics.optics cs.AR cs.CV 版本更新

通过纳米光子波前编码实现物理基础的单目深度

Bingxuan Li, Jiahao Wu, Yuan Xu, Zezheng Zhu, Yunxiang Zhang, Kenneth Chen, Yanqi Liang, Nanfang Yu, Qi Sun

机构 * New York University（纽约大学）； Columbia University（哥伦比亚大学）

AI总结研究旨在解决单目深度感知中度量尺度模糊问题，核心方法是用超透镜通过纳米光子学编码深度线索，结合DFMs与输入自适应策略及模拟管道，实验证明该方法有效提升单目度量深度传感精度。

Comments ECCV 2026