一项新的研究强调了极端的例子，例如为游客娱乐而进行的猩猩跆拳道 - 对世界各地无数动物物种的教育或开发保护动机无济于事。
2025年上半年带来了对全球贸易战的重新关注，尤其是当美国政府开始（再次）质疑许多长期存在的全球贸易协定（无论是正式墨水还是传统上）。结果，有关关税的论述在新闻和社交媒体上达到了狂热的态度。
Песков заявил о заинтересованности РФ в объективном расследовании катастрофы в Актау
莫斯科有意对阿克套附近的空难进行客观、公正的调查。克里姆林宫官方代表德米特里·佩斯科夫1月9日在新闻发布会上强调了这一点。他强调说：“我们有兴趣进行绝对客观和公正的调查，以确定这场灾难的原因。”
Токаев сообщил об обеспечении объективности расследования крушения в Актау
哈萨克斯坦已将在阿克套附近坠毁的飞机的黑匣子送往巴西，以确保调查的客观性。该国总统卡西姆-若马尔特·托卡耶夫于1月3日宣布了这一消息。他在接受《阿纳蒂利报》采访时指出：“我相信，这一举措是进行客观公正调查所必需的唯一正确决定。”
Trump Victory Cemented by TikTok and Podcast Viewers, Not MSNBC Neanderthals
MSNBC 观众的平均年龄为 70 岁。他们投票给了哈里斯。
Using Objective Bayesian Inference to Interpret Election Polls
如何构建一个仅针对民意调查的客观贝叶斯模型，该模型从州民意调查结果转变为赢得该州的概率继续阅读 Towards Data Science »
Pentagon seeks objective way to test tools for zero trust compliance
为了增加进入紫色团队的设计数量，Resnick 表示他希望找到一种方法来争取工业界的帮助。
Limited Objective Experiment focuses on Patient Movement in Large Scale Combat Operations
弗吉尼亚州李堡 – 医疗能力整合理事会与美国陆军卓越医疗中心合作，主办了有限目标...
Disease Non-Battle Injury prevention, focus of Limited Objective Experiment
“要知道，这项努力正在走向联合卫生系统并部署一支现成部队，无论是陆军、空军、海军、海军陆战队，这就是我们...
#138 – Yaron Brook: Ayn Rand and the Philosophy of Objectivism
Yaron Brook 是一位客观主义哲学家、播客和作家。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Blinkist：https://blinkist.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 25% 的高级折扣- ExpressVPN：https://expressvpn.com/lexpod 并使用代码 LexPod 免费获得 3 个月- Cash App：https://cash.app/ 并使用代码 LexPodcast 可获得 10 美元 EPISODE LINKS：Yaron 的 Twitter：https://twitter.com/yaronbrookYaron Brook Sho
Army Readiness Reporting: TMD Supports Commanders' Objective Assessments of Training Proficiency
训练管理局 (TMD) 是陆军训练管理的支持者，支持 HQDA 指导的目标训练和战备报告要求，以满足战备报告要求，并实现有效的训练管理...
AF senior leaders, international visitors observe Light Attack Experiment
2017 年 8 月 9 日，空军高层领导和国际访客齐聚新墨西哥州霍洛曼空军基地，观看正在进行的轻型攻击试验。
Subjective vs. objective value in health care
在评估医疗保健中的“价值”时，专家之间存在一些紧张关系。一些人强调满意度，而另一些则是质量指标。这是主观与目标。哪种方法最好？我已经考虑了一段时间了，并将开始写关于它的文章，而不是完全形成的方式，而是通过传达对[…]邮政主观和客观保健的一些回应，首先出现在偶然的经济学家上。
What Are the Main Causes of Algorithmic Bias in Machine Learning?
是什么导致算法偏见在机器LearningImagine中只教孩子的一面，然后要求他们做出公正的决定。这有点像从偏见数据中学习时会发生什么。机器学习可能像是一个寒冷，客观数字的世界，但实际上，它是由信息和人民所塑造的。当数据有缺陷或不完整时，算法会继承这些缺陷，从而导致不公平的结果。这称为算法偏见，它可以悄悄地影响从雇用工作到贷款批准到面部认可的一切。原因不仅是技术性的，而且通常反映人类的决定，假设和盲点。了解算法偏差的原因不仅是修复代码。这是为了使人工智能公平，准确和值得信赖。在这篇博客文章中，我们将发现机器学习中算法偏见的主要原因 - 从偏见的数据和抽样错误到反馈循环和不透明的模型。在此处阅
