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End-to-End Optimization and Learning of Fair Court Scheduling
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的优化和学习框架，旨在改善美国刑事法庭的案件安排，提升被告的优先性。该框架结合机器学习和匹配算法，生成公平的日程安排，减轻被告缺席的后果，改善法庭的预审结果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的联合优化和学习框架，旨在改善美国刑事法庭的案件安排。
- 该框架结合机器学习模型与高效匹配算法，生成公平的日程安排。
- 研究旨在提升被告在法庭日程安排中的优先性，减轻被告缺席的后果。
- 研究结果显示，该方法有助于改善法庭和系统的预审结果，具有显著的潜在影响。
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