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。

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