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Human-Machine Collaboration with Multiple Experts under Coverage Constraints
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内容提要
本研究提出了一种新方法CL2DC，旨在在人机协作分类中有效结合学习延迟与补充，以提升决策性能。通过特定预算评估系统表现，结果优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法CL2DC，旨在在人机协作分类中有效结合学习延迟与补充。
- 研究关注于如何在合作成本限制下改善决策性能。
- CL2DC方法实现了在特定预算下对系统性能的有效评估。
- 研究结果表明，CL2DC在合成和真实数据集上优于现有方法。
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