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1 什么是数据科学？（nd）。检索日期：2020 年 8 月，取自 https://ischoolonline.berkeley.edu/data-science/what-is-data-science/ 2 人脸识别供应商测试 (FRVT 第 3 部分：人口统计影响)，美国国家标准与技术研究所 (Nat. Inst. Of Standards & Tech.)（2019 年 12 月），https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2019/NIST.IR.8280.pdf。；Joy Buolamwini 和 Timnit Gebru，《性别阴影：商业性别分类的交叉准确度差异》，机器学习研究论文集 81：1-15，公平、问责和透明会议 (2018)，http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf。 3 请参阅，例如《通用数据保护条例》第 22 条（通用数据保护Reg., 2016/679, 第 22 条 (EU) ）。 （确立数据主体有权不受仅基于自动化流程的决策的约束）。 4 参见例如伊利诺伊州《人工智能视频面试法案》（要求在评估就业面试视频时使用人工智能必须经过通知和同意）；以及禁止在随身摄像机视频中使用面部识别技术的州法规——俄勒冈州（ Or. Rev. Stat. § 133.741(1)(D) ）和新罕布什尔州（ NH Rev. Stat. § 105-D:2 ）。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
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