End-to-End Optimization and Learning of Fair Court Scheduling

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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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