Streszczenie (autorskie):

Teksty wiadomości na portalach informacyjnych, w tym same ich nagłówki (tytuły), często niosą duży ładunek emocji, w tym czasami nieobiektywnych, w kontekście określonych osób, instytucji, partii politycznych, państw, etc.Wpływać to może na taki czy inny odbiór społeczny w/w encji. W szczególności realnym wydaje się scenariusz, w którym systematyczne i nieobiektywne przedstawianie danej encji np. w nieuzasadnienie negatywnym świetle w danym medium może mieć wpływ na masowy negatywny odbiór społeczny, a w efekcie może potencjalnie przełożyć się na próbę manipulacji w ten sposób pewnych procedur demokratycznych, np. wyniki wyborów, etc. Niezależnie od tego pożytecznym wydaje się budowanie narzędzi informatycznych mogących w możliwie obiektywny sposób mierzyć tonalność wizerunku danej encji w strumieniu publicznych tekstów, np. artykuły z danego portalu, czy nawet ich nagłówki.
Prezentowane będzie podejście do w/w zagadnienia za pomocą metod uczenia maszynowego z nadzorem na specjalnie przygotowanych lub przystosowanych zbiorach danych dotyczących polskich i angielskich nagłówków artykułów wiadomości. Zaprezentowane będą wstępne wyniki przy użyciu uważanych obecnie za najlepsze (w pokrewnych zadaniach) modeli w tym pewnych wariantów głębokich i rekurencyjnych sieci neuronowych. Wyniki te demonstrują potencjalną przydatność proponowanego podejścia do budowy m.in. praktycznych narzędzi analitycznych lub do monitoringu mediów, etc.

Uwaga: praca we współpracy z mgr K.Baraniak, PJATK

Streszczenie (autorskie):

Model checking strategic abilities in multi-agent systems is hard, especially for agents with partial observability of the state of the system. In that case, it ranges from NP-complete to undecidable, depending on the precise syntax and the semantic variant. That, however, is the worst case complexity, and the problem might as well be easier when restricted to particular subclasses of inputs. We look at the verification of models with “extreme” epistemic structure, and identify several special cases for which model checking is easier than in general. We also prove that, in the other cases, no gain is possible even if the agents have almost full (or almost nil) observability. To prove the latter kind of results, we develop generic techniques that may be useful also outside of this study.

Streszczenie:
Dla graczy, którzy kierują się w swoich działaniach nie tylko wysokością własnej wypłaty, ale również unikaniem odczucia dyskomfortu pochodzącego ze współpracy z graczami, których wypłata jest wyższa, podział zysków ze współpracy w ramach koalicji zgodny z wartością Shapleya może być niezadowalający. W rezultacie, zawiązanie koalicji maksymalizującej wspólny zysk może okazać się niemożliwe. W referacie postaram się ściśle zdefiniować takie gry, rozstrzygnąć, kiedy istnieją alokacje wspólnej wypłaty gwarantujące współpracę oraz przedstawić próbę konstrukcji podziału zysków akceptowalnego dla uczestników i zachowującego możliwie dużo własności wartości Shapleya.