10101 Abstracts Collection -- Computational Foundations of Social Choice

From March 7 to March 12, 2010, the Dagstuhl Seminar 10101 ``Computational Foundations of Social Choice \u27\u27 was held in Schloss Dagstuhl~--~Leibniz Center for Informatics. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Ανάπτυξη συστήματος αποφυγής σύγκρουσης στο χώρο μέσω ανάλυσης Δεδομένων Ηλεκτροεγκεφαλογράφου με χρήση Μηχανισμών Μηχανικής Μάθησης

Στο παρόν έγγραφο περιγράφουμε την υλοποίηση ενός συστήματος αποφυγής σύγκρουσης χρησιμοποιώντας σήματα ηλεκτροεγκεφαλογραφημάτων (EEG). Τα σήματα συλλέγονται από τον οδηγό ενός οχήματος και αποστέλλονται μέσω υπηρεσίας εφαρμογής κινητού τηλεφώνου, εκτελούμενης στο παρασκήνιο της συσκευής του οδηγού. Υποθέτοντας ότι στα EEG σήματα μπορεί να υπάρχει πρόσβαση από μία κινητή συσκευή, χρησιμοποιούμε τα δεδομένα αυτά για να κατηγοριοποιήσουμε την κατάσταση των οφθαλμών του οδηγού (ανοιχτοί ή κλειστοί). Ο στόχος μας είναι να ειδοποιήσουμε τον υπό εξέταση οδηγό αλλά και τους γειτονικούς οδηγούς για πιθανή κατάσταση κλειστών οφθαλμών και απώλειας ελέγχου του οχήματος. Οι κινητές συσκευές των οδηγών έχουν αμφίδρομη επικοινωνία με έναν edge server, υπεύθυνο για την συλλογή των EEG δεδομένων και την αποστολή του απαραίτητου σήματος ειδοποίησης στις συσκευές, αφού ταξινομήσουν την κατάσταση των οφθαλμών. Για τον σκοπό αυτό ο server χρησιμοποιεί διάφορα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης, με τα οποία έχουν ήδη εκπαιδευτεί με αντίστοιχο σύνολο δεδομένων που παραχωρήθηκε για τους σκοπούς ανάλογων εργασιών. Τα συλλεγόμενα δεδομένα και η ταξινόμηση της κατάστασης των οφθαλμών αποστέλλονται επίσης και σε έναν Backhaul Server, υπεύθυνο για την αποθήκευση όλων των δεδομένων σε εγγραφές βάσης δεδομένων και για την παροχή του καλύτερου μοντέλου Μηχανικής Μάθησης για ταξινόμηση δεδομένων. Στην παρούσα διπλωματική παρουσιάζεται ακόμα και ο σχεδιασμός και την υλοποίηση της αρχιτεκτονικής του συστήματος και των συστατικών του, περιλαμβάνοντας την εγκατεστημένη στην συσκευή εφαρμογή, την ανάλυση και επεξεργασία των σημάτων καθώς και την παραγωγή του καλύτερου μοντέλου ταξινόμησης εκπαιδεύοντας μερικούς από τους πιο γνωστούς αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης. Καταφέραμε να επιτύχουμε επικοινωνία σε πραγματικό χρόνο μεταξύ των κινητών συσκευών και του server, μετρώντας μέσω ορισμένων μετρικών αποτέλεσμα ακρίβειας 0,795 με τη χρήση του Support Vector Machines αλγόριθμου ταξινόμησης. Αυτό αναμφίβολα επιτρέπει όριο για βελτίωση, δείχνει ωστόσο την δυναμική ανάπτυξης ενός αξιόπιστου Συστήματος Αποφυγής Συγκρούσεων μέσω της χρήσης εξελιγμένων μοντέλων ταξινόμησης Μηχανικής Μάθησης, σε συνδυασμό με την παροχή αυξημένου όγκου EEG δεδομένων για την εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής μάθησης.In this thesis we describe the implementation of a collision avoidance system using electroencephalography (EEG) signals. EEG signals are gathered from the driver of a vehicle and transmitted through a mobile application service running in the background of the driver’s mobile device. Assuming the EEG signals of the driver’s brain activity can be accessed by a mobile device, we use that data to classify the driver’s eye state (open or closed). Our aim is to alert the targeted driver as well as neighbouring drivers of an eye closed state and a vehicle control loss probability. The drivers’ mobile devices have a bi-directional communication with an edge server, responsible for collecting the EEG data, and sending the appropriate alert signal to the devices after classifying the eye state of the drivers. In order to achieve that, the server uses different Machine Learning models, to which it is already trained with an appropriate dataset provided for the purposes of analogous projects. Collected data and eye state classifications are also send to a Backhaul Server, responsible for storing all data in database entries and providing the Edge Server with the best Machine Learning model for data classification. We present the design and the implementation of the architecture of the system and its composites, including the client-side mobile device installed application, the signal analysis and processing, as well as the generation of the best classification model by training some of the most well-known ML algorithms. We managed to achieve a successful real-time communication between the mobile device and the server measuring a metric-defined score of 0.795 accuracy prediction with the use of Support Vector Machines classifier algorithm. This undoubtedly allows a margin for improvement, shows however the potential of developing a reliable Collision Avoidance System through the use of advanced Machine Learning Classification models combined with the provision of enlarged sizes of EEG data for the ML models to be trained on

Elections with Three Candidates Four Candidates and Beyond: Counting Ties in the Borda Count with Permutahedra and Ehrhart Quasi-Polynomials

In voting theory, the Borda count’s tendency to produce a tie in an election varies as a function of n, the number of voters, and m, the number of candidates. To better understand this tendency, we embed all possible rankings of candidates in a hyperplane sitting in m-dimensional space, to form an (m - 1)-dimensional polytope: the m-permutahedron. The number of possible ties may then be determined computationally using a special class of polynomials with modular coefficients. However, due to the growing complexity of the system, this method has not yet been extended past the case of m = 3. We examine the properties of certain voting situations for m ≥ 4 to better understand an election’s tendency to produce a Borda tie between all candidates

The Pacifican March 19, 1971

https://scholarlycommons.pacific.edu/pacifican/1987/thumbnail.jp

Walker Talker: Saturday, October 28, 1944

The Saturday, October 28, 1944 edition of the Walker Talker.https://scholars.fhsu.edu/walker_talker/1080/thumbnail.jp

The New Hampshire, Vol. 71, No. 03 (Sep. 12, 1980)

The student publication of the University of New Hampshire