The purpose of this work was to tackle practical issues which arise when using a tendon-driven robotic manipulator with a long, passive, flexible proximal section in medical applications. A separable robot which overcomes difficulties in actuation and sterilization is introduced, in which the body containing the electronics is reusable and the remainder is disposable. A control input which resolves the redundancy in the kinematics and a physical interpretation of this redundancy are provided. The effect of a static change in the proximal section angle on bending angle error was explored under four testing conditions for a sinusoidal input. Bending angle error increased for increasing proximal section angle for all testing conditions with an average error reduction of 41.48% for retension, 4.28% for hysteresis, and 52.35% for re-tension + hysteresis compensation relative to the baseline case. Two major sources of error in tracking the bending angle were identified: time delay from hysteresis and DC offset from the proximal section angle. Examination of these error sources revealed that the simple hysteresis compensation was most effective for removing time delay and re-tension compensation for removing DC offset, which was the primary source of increasing error. The re-tension compensation was also tested for dynamic changes in the proximal section and reduced error in the final configuration of the tip by 89.14% relative to the baseline case.

众所周知，传统平台之间的竞争可以通过将平台的操作与用户偏好保持一致，从而改善用户实用性。但是，在数据驱动的市场中表现出多大的一致性？为了从理论的角度研究这个问题，我们介绍了一个双重垄断市场，平台动作是强盗算法，两个平台竞争用户参与。该市场的一个显着特征是，建议的质量取决于强盗算法和用户交互提供的数据量。算法性能与用户的动作之间的这种相互依赖性使市场平衡的结构及其在用户公用事业方面的质量复杂化。我们的主要发现是，该市场的竞争并不能完全使市场成果与用户公用事业完全融合。有趣的是，市场成果不仅在平台拥有单独的数据存储库时，而且在平台具有共享数据存储库时表现不对。尽管如此，数据共享假设会影响什么机制驱动未对准的机制，并影响未对准的特定形式（例如，最佳案例和最差的市场成果的质量）。从更广泛的角度来看，我们的工作说明了数字市场中的竞争对用户实用性产生了微妙的后果，值得进一步调查。

数字推荐系统（例如Spotify和Netflix）不仅会影响消费者的行为，还会影响生产者的激励措施：生产商试图提供系统推荐的内容。但是将产生什么内容？在本文中，我们研究了内容推荐系统中的供应方均衡。我们将用户和内容建模为$ d $维矢量，并推荐与每个用户具有最高点产品的内容。我们模型的主要特征是生产者的决策空间高维，用户群是异质的。这引起了平衡的新定性现象：首先是流派的形成，生产者专门竞争用户的亚集。使用二元参数，我们得出了这种专业化的必要条件。其次，我们表明生产商可以在平衡下实现正利润，这在完美的竞争中通常是不可能的。我们得出了足够的条件，并证明它与内容的专业化密切相关。在这两种结果中，用户的几何形状与生产者成本的结构之间的相互作用都会影响供应方均衡的结构。从概念上讲，我们的工作是研究推荐系统如何塑造生产者之间供应方竞争的起点。

在表演性预测中，预测模型的部署触发了数据分布的变化。由于这些转变通常是未知的，因此学习者需要部署模型以获取有关其引起的分布的反馈。我们研究了在性能下发现近乎最佳模型的问题，同时保持低廉的遗憾。从表面上看，这个问题似乎等同于强盗问题。但是，它表现出一种从根本上说的反馈结构，我们将其称为表演反馈：在每次部署后，学习者都会从转移的分布中收到样本，而不仅仅是关于奖励的强盗反馈。我们的主要贡献是一种算法，该算法仅随着分配的复杂性而不是奖励功能的复杂性而实现后悔的界限。该算法仅依赖于移位的平滑度，并且不假定凸度。此外，它的最终迭代保证是近乎最佳的。关键算法的想法是对分布变化的仔细探索，该分布变化为新颖的置信范围构造了未开发模型的风险。从更广泛的角度来看，我们的工作为从土匪文献中利用工具的概念方法建立了一种概念性方法，目的是通过表演性反馈最小化后悔的目的。

我们提供了通过线性激活的多渠道卷积神经网络中的$ \ ell_2 $标准来最大程度地减少$ \ ell_2 $标准而产生的功能空间表征，并经验测试了我们对使用梯度下降训练的Relu网络的假设。我们将功能空间中的诱导正规化程序定义为实现函数所需的网络权重规范的最小$ \ ell_2 $。对于具有$ C $输出频道和内核尺寸$ K $的两个层线性卷积网络，我们显示以下内容：（a）如果网络的输入是单个渠道，则任何$ k $的诱导正规器都与数字无关输出频道$ c $。此外，我们得出正常化程序是由半决赛程序（SDP）给出的规范。 （b）相比之下，对于多通道输入，仅实现所有矩阵值值线性函数而需要多个输出通道，因此归纳偏置确实取决于$ c $。但是，对于足够大的$ c $，诱导的正规化程序再次由独立于$ c $的SDP给出。特别是，$ k = 1 $和$ k = d $（输入维度）的诱导正规器以封闭形式作为核标准和$ \ ell_ {2,1} $ group-sparse Norm，线性预测指标的傅立叶系数。我们通过对MNIST和CIFAR-10数据集的实验来研究理论结果对从线性和RELU网络上梯度下降的隐式正则化的更广泛的适用性。

最近的经验工作表明，即使所有广告商以非歧视性方式出价，在线广告也可以在用户交付广告时展示偏见。我们研究了广告拍卖的设计，鉴于公平的出价，保证有关展览会产生公平的结果。遵循DWORK和ILVENTO（2019）和CHAWLA等人的作品。 （2020年），我们的目标是设计一种真实的拍卖，这些拍卖会满足其结果的“个人公平”：非正式地说，相似彼此的用户应该获得类似的广告分配。在本框架内，我们量化了社会福利最大化和公平性之间的权衡。这项工作提出了两个概念贡献。首先，我们将公平约束表达为一种稳定条件：所有广告商的任何两个用户都分配了乘法相似的值，必须为每个广告商接受类似的相似分配。该值稳定性约束表示为函数，该函数将值向量之间的乘法距离映射到相应分配之间的最大允许$ \ {\ infty} $距离。标准拍卖不满足这种价值稳定性。其次，我们介绍了一个新的一类分配算法，称为反比例分配，实现公平和社会福利之间的近似最佳权衡，以实现广泛和表现力的价值稳定条件。这些分配算法是真实的，并且先前的，并且实现了最佳（无约会）社会福利的恒定因素近似。特别地，近似比与系统中的广告商的数量无关。在这方面，这些分配算法极大地超越了以前的工作中实现的保证。我们还将结果扩展到更广泛的公平概念，以至于我们称之为公平性。