AI Lab, bài báo được chấp nhận tại EC 2026, hội nghị quốc tế cao nhất trong lĩnh vực khoa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến máy tính và kinh tế

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch và Giám đốc đại diện: Takahiro Yamauchi, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) là một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo có tên “AI Chúng tôi vui mừng thông báo rằng một bài nghiên cứu chung của Yoshihiro Takenami, nhà nghiên cứu tại ``ACM Lab'' Daisuke Moriwaki, người làm việc tại Trụ sở Công nghệ Tapple, một công ty con hợp nhất của công ty và Hiroshi Kuno của Đại tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến Tokyo, đã được chấp nhận tại EC 2026 (Hội nghị ACM về Kinh tế và Tính toán lần thứ 27), một hội nghị quốc tế hàng đầu trong lĩnh vực kinh tế và khoa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến máy tính

``EC'' là một trong những hội nghị uy tín hàng đầu, nơi các nhà nghiên cứu từ cả hai lĩnh vực cùng nhau hội tụ Các bài viết được chấp nhận sẽ được trình bày tại EC 2026, được tổ chức tại Rome, Ý từ ngày 6 đến ngày 10 tháng 7 năm 2026

Nền
Kể từ năm 2022, "Phòng thí nghiệm AI" đã cộng tác với Trung tâm Thiết kế Thị trường của Đại tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến Tokyo và Thành phố Koriyama, Tỉnh Fukushima để không ngừng nỗ lực cải thiện việc lựa chọn đầu vào trường mẫu giáoHỗ trợ thiết kế hệ thống thưởng anh chị em bằng cách xem xét các tiêu chuẩn điều chỉnh mức sử dụng(2023) vàPhát triển và cung cấp hệ thống tuyển chọn tuyển sinh “ChilmAI”(2025), chúng tôi đã góp phần giảm bớt gánh nặng cho các hộ gia đình có nhiều con và hợp lý hóa các hoạt động tuyển sinh
Mặt khác, trong những nỗ lực này, không có sự hiểu biết định lượng về gánh nặng do ``chăm sóc riêng'' đối với anh chị em gây ra Việc nhập tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến Bessho có nghĩa là anh chị em tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến ở các trường mẫu giáo khác nhau Không chỉ có nhiều điểm đón, trả khách mà bạn còn phải giải quyết các sự kiện, đồ vật cần mang theo và phương thức liên lạc khác nhau của từng cơ sở, điều này tạo ra gánh nặng không thể hiện ở khoảng cách Vì không có cách nào để thể hiện một cách khách quan mức độ của gánh nặng này nên không thể đánh giá định lượng mức độ mà tiền thưởng anh chị em được đưa ra vào năm 2023 đã cải thiện sự chênh lệch về tỷ lệ nhập tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến giữa các hộ gia đình hoặc thậm chí là mức độ chênh lệch lớn như thế nào trước khi hệ thống thay đổi

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu đăng ký vào trường mẫu giáo từ Thành phố Koriyama, Tỉnh Fukushima để xây dựng một mô hình cấu trúc và phương pháp ước tính kết hợp rõ ràng với các ưu tiên ra quyết định của hộ gia đình đối với việc kết hợp việc bố trí cho anh chị em ruột (lợi ích của việc anh chị em tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến cùng một cơ sở và gánh nặng khi tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến ở các cơ sở riêng biệt), vốn đã được trừu tượng hóa từ các phân tích trước đó
Theo kết quả phân tích của chúng tôi, lần đầu tiên trên thế giới, chúng tôi đã định lượng được rằng gánh nặng không khoảng cách khi vào một cơ sở riêng biệt (gánh nặng phát sinh ngoài khoảng cách vận chuyển, chẳng hạn như xử lý các sự kiện, đồ đạc và phương thức liên lạc khác nhau tùy theo cơ sở) tương đương với khoảng 4,8 km khoảng cách đi lại mỗi ngày Con số này lớn hơn gấp đôi khoảng cách đi lại trung bình trong mẫu (khoảng 2,26 km), cho thấy rằng “những nỗ lực ngoài khoảng cách” là một gánh nặng nặng nề hơn nhiều so với chính khoảng cách
Ngoài ra, chúng tôi đã đánh giá thiết kế của hệ thống thưởng anh chị em mà thành phố giới thiệu vào năm 2023 thông qua mô phỏng ảo phản thực tế Do những thay đổi của hệ thống, phúc lợi của tất cả những người nộp đơn (một chỉ số về mức độ hài lòng mà phụ huynh cảm thấy) được cải thiện +6,4% và đặc biệt, mức cải thiện đáng kể +22,9% đã được xác nhận đối với các hộ gia đình có anh chị em nộp đơn cùng lúc

Link bài viết:
*Bài viết được trình bày tại EC 2026 dựa trên bản thảo tại thời điểm xem xét chấp nhận Phiên bản mới nhất có sẵn trên arXiv



Những phát triển trong tương lai
Kỹ thuật ước tính cấu trúc và mô phỏng ảo phản thực được phát triển trong nghiên cứu này có tính đến sở thích bổ sung của nhiều tác nhân (anh chị em, vv) dự kiến sẽ được áp dụng rộng rãi cho các hệ thống đối sánh có tính công khai cao và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực (EBPM: hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng), chẳng hạn như sự hiện diện của anh chị em trong các trung tâm giữ trẻ và hệ thống lựa chọn trường tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến ở chính quyền địa phương và sự hiện diện của các cặp đôi trong việc kết nối đào tạo
Trong tương lai, chúng tôi sẽ áp dụng phương pháp này cho các thuật toán phân bổ nguồn lực và phát triển sản phẩm khác nhau, cũng như tiến hành nghiên cứu và phát triển sâu hơn nhằm mục đích tận dụng kiến thức về kinh tế để giải quyết các vấn đề xã hội và tối đa hóa giá trị kinh doanh