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端到端优化与学习公平法庭日程安排
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内容提要
本研究提出一种新框架，旨在改善美国刑事法庭案件安排中的不公正，提升被告优先性。通过结合机器学习与匹配算法，生成公平日程，减轻被告缺席的影响，改善预审结果。
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关键要点
- 本研究提出一种新框架，旨在改善美国刑事法庭案件安排中的不公正。
- 该框架提升被告在法庭日程安排中的优先性。
- 通过结合机器学习与匹配算法，生成公平日程。
- 该框架减轻被告缺席的影响，改善预审结果。
- 研究结果显示该方法对法庭和系统的预审结果有显著的潜在影响。
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