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[EX Q]: Problem solving in Answer Set Programming consists of two steps, a first grounding phase, systematically replacing all variables by terms, and a second solving phase computing the stable models of the obtained ground program. An intricate part of both phases is the treatment of aggregates, which are popular language constructs that allow for expressing properties over sets. In this paper, we elaborate upon the treatment of aggregates during grounding in gringo series 4. Consequently, our approach is applicable to grounding based on semi-naive database evaluation techniques. In particular, we provide a series of algorithms detailing the treatment of recursive aggregates and illustrate this by a running example.
[EX A]: Grounding Recursive Aggregates: Preliminary Report

[EX Q]: Résumé. Le crowdsourcing, un enjeu économique majeur, est le fait d’externaliser une tâche interne d’une entreprise vers le grand-public, la foule. C’est ainsi une forme de sous-traitance digitale destinée à toute personne susceptible de pouvoir réaliser la tâche demandée généralement rapide et non automatisable. L’évaluation de la qualité du travail des participants est cependant un problème majeur en crowdsourcing. En effet, les contributions doivent être contrôlées pour assurer l’efficacité et la pertinence d’une campagne. Plusieurs méthodes ont été proposées pour évaluer le niveau d’expertise des participants. Ce travail a la particularité de proposer une méthode de calcul de degrés d’expertise en présence de données dont l’ordre de classement est connu. Les degrés d’expertise sont ensuite considérés sur des données sans ordre pré-établi. Cette méthode fondée sur la théorie des fonctions de croyance tient compte des incertitudes des réponses et est évaluée sur des données réelles d’une campagne réalisée en 2016.
[EX A]: Une mesure d’expertise pour le crowdsourcing

[EX Q]: In mechanical design, there is often unavoidable uncertainty in estimates of design performance. Evaluation of design alternatives requires consideration of the impact of this uncertainty. Expert heuristics embody assumptions regarding the designer's attitude towards risk and uncertainty that might be reasonable in most cases but inaccurate in others. We present a technique to allow designers to incorporate their own unique attitude towards uncertainty as opposed to those assumed by the domain expert's rules. The general approach is to eliminate aspects of heuristic rules which directly or indirectly include assumptions regarding the user's attitude towards risk, and replace them with explicit , user-specified probabilistic multiattribute utility and probability distribution functions. We illustrate the method in a system for material selection for automobile bumpers.
[EX A]:
A Method for Integrating Utility Analysis into an Expert System for Design Evaluation under Uncertainty