University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Non-Linear Strategic Classification Made Practical

非线性的策略分类变得实用

Jack Geary, Boyan Gao, Henry Gouk

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； School of Informatics University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

AI总结 针对策略分类中非线性分类器难以处理的问题，提出利用拉格朗日对偶近似最佳响应，结合隐函数定理计算损失梯度，实现非线性策略分类的实用训练算法。

Comments 15 pages, 4 figures, 2 tables

Cross-view Multimodal Vision-Based Assessment Framework for Traditional Chinese Medicine Rehabilitation Training

跨视角多模态视觉评估框架用于中医康复训练

Francis Xiatian Zhang, Hao Yao, Shengxuan Chen, Hong Zhu, Hongxiao Jia, Sisi Zheng, Hubert P. H. Shum

机构 * Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） ； Institute for Regeneration and Repair, The University of Edinburgh（爱丁堡大学再生与修复研究所） ； Ningbo Hospital of Traditional Chinese Medicine（宁波市中医院） ； Department of Rehabilitation Medicine, The Gulou Hospital of Traditional Chinese Medicine（南京市鼓楼区中医院康复医学科） 纠错

AI总结 提出跨视角多模态视觉评估框架CME-AQA，融合视觉-姿态信息，利用第一人称和第三人称视频提升推理鲁棒性，在中医康复训练动作质量评估中取得优于基线10%的加权F1提升。

Comments Published in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2026

Journal ref IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2026

Annealed Entropic Allocation for Ranking and Selection

退火熵分配用于排序与选择

Xin Fei, Juergen Branke

机构 * Business School（商学院） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Warwick Business School（沃里克商学院） ； The University of Warwick（沃里克大学） 纠错

AI总结 提出退火熵分配框架，通过加权log-sum-exp替代非光滑极大极小大偏差率目标，结合鞍点近似提升有限预算下的区分能力，数值实验表明在多个候选接近时性能优异。

Unbiased Binning for Fairness-aware Attribute Representation

面向公平感知属性表示的无偏分箱

Abolfazl Asudeh, Zeinab Asoodeh, Bita Asoodeh, Omid Asudeh

机构 * Mila（米拉研究所） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出无偏分箱问题，通过动态规划或局部搜索算法找到满足组间比例均等的分箱方案，并引入ε-偏分箱以容忍微小偏差。

Journal ref PVLDB, 19(10): 2617-2629, 2026