Proceedings of the forty-fourth annual ACM symposium on Theory of computing
Notice bibliographique
Résumé
papers in this volume were presented at the 44th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2012), held in New York, NY, May 20-22, 2012. Symposium was sponsored by the ACM Special Interest Group on Algorithms and Computation Theory (SIGACT). The program committee met on January 27-28, 2012 in Toronto, Ontario, Canada, and selected 90 papers from 303 detailed abstracts submitted. One pair of papers was merged into a single talk, and one paper was withdrawn, resulting in a total of 88 talks presented at the conference, and 89 papers in this proceedings. submissions were not formally refereed, and many of them represent reports of continuing research. It is expected that most of them will appear in a more polished and complete form in scientific journals. In addition to the regular program, there were several other avenues for research presentations. program committee invited Michael Kearns to present a tutorial in the morning of May 19, 2012, before the main conference, on the topic of Algorithmic Trading and Computational Finance. In the afternoon of May 19, 2012, STOC hosted four workshops, in the areas of: Computational Sustainability, Algorithms for Distributed and Streaming Data, Algorithms for Memory-Sensitive Computing, and the Unique Games Conjecture and Related Advances. Lastly, many additional papers were presented during a poster session held on the evening of May 20, 2012. From the many outstanding candidates, the STOC program committee selected the following two papers as recipients of the Best Paper Award: Linear vs. Semidefinite Extended Formulations: Exponential Separation and Strong Lower Bounds by Samuel Fiorini, Serge Massar, Sebastian Pokutta, Hans Raj and Ronald de Wolf, and The Cell Probe Complexity of Dynamic Range Counting, by Kasper Green Larsen. latter of these two papers is also the recipient of the Danny Lewin Best Student Paper Award.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,057 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».