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World File Search System不透明的
《印度经济评论》摘要
a. 印度经济经历了从封闭经济向开放经济的重大转变。1950 年至 1980 年间，政策侧重于进口替代、出口补贴以及对技术和投资合作的严格限制。产能扩张和制造许可的控制也很普遍。1980 年后，印度认识到管制制度的局限性，开始了有利于企业的改革。这些改革包括进口自由化、出口激励、汇率调整和扩张性财政政策。虽然这些变化旨在通过增加信贷可用性和公共支出来提高生产力和刺激需求，但它们也导致了不可持续的投资、可疑的贷款、不透明的资源配置和高额财政赤字，最终导致了 1990-91 年的国际收支 (BoP) 危机。
研究简报 - 可解释的人工智能和房地产 v2
鉴于 ML 的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的应用速度比纯技术角度预期的要慢得多。在经济数据分析中，ML 作为计量经济学回归分析和基于聚类的分类任务的扩展而表现出色。然而，由于这些方法通常被认为是不透明的，它们所谓的黑箱特性一再受到批评。某些用例（例如基于 AI 的信贷申请决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但是否批准或拒绝抵押贷款的唯一决定缺乏责任感，并且不能代表任何相关方的满意结果。因此，解释 ML 模型的内部工作原理对于证明和验证如何做出某个决定以及产生新的见解至关重要（Adadi & Berrada，2018）。
人工智能 (AI) 正在影响数十亿媒体用户的日常生活 (Wölker & Powell, 2021)。算法是一种流行且有效的方法，可以
人工智能 (AI) 正在影响数十亿媒体用户的日常生活 (Wölker & Powell, 2021)。算法是在线公司使用的流行且有效的工具，但它们的流行是以系统性歧视、有限的透明度和模糊的责任制为代价的 (Moller 等人，2018)。算法过滤程序可能导致比人类处理的流程更公正，因此可能更公平。然而，算法推荐过程因其加剧/再现偏见、歪曲事实、信息不对称和过程不透明的倾向而受到批评 (Ananny & Crawford, 2018)。算法偏见可能会加剧机器学习自动化和延续不公正和歧视模式的算法不公正 (Hoffman, 2019)。
欧洲的黑色大规模逃亡
电池回收涉及复杂且有些不透明的过程和现实，具有不同的工艺阶段，并且与所有工业阶段一起存在扩大规模的困难。首先要收集和停用电池，然后拆卸和粉碎，这一过程称为“预处理”。此阶段会产生一种称为“黑料”的粉末。接下来的挑战是如何精炼这种粉末（后处理）以回收其组成金属，特别是镍、钴和锂。通常，在国际交易平台（例如伦敦金属交易所）上交易的来自初级来源的锂、镍和钴的价格足够高，以激励它们的回收，并且可以根据它们在黑料中的存在为其分配一个价值，这个估算值在业内通常称为“应付款”。
教育局，德里练习论文的GNCT（...
当光到达不透明的物体（固体）物体时，防止光穿过物体，在另一侧留下黑暗区域（阴影）。如果对象是透明的，则光可以通过它移动。如果物体有光泽，则将光线从其转移到另一个方向。（1）以下哪个是一个非发光物体？（a）火炬（b）太阳（c）电灯（d）椅子（2）椅子（2）灯可以通过这些光线传递，并且无法清楚地看到事物的东西是（a）透明（b）不透明（c）半透明（d）这些（d）这些（3）以下哪一个是一个发光的对象？（a）铅笔（b）椅子（c）太阳（d）表或（3）允许光穿过它们的物体称为（a）透明（b）不透明（c）半透明（d）这些都不是这些
人工智能系统不透明度的分类
可解释人工智能（XAI）研究项目旨在提供减少不透明性和使人工智能系统更易于人类理解的工具和方法。不幸的是，大多数 XAI 学者实际上是通过将一个系统与传统的人工智能系统（如线性回归模型或基于规则的系统）进行比较，将一个系统归类为或多或少不透明的，而这些系统通常被认为是透明系统的原型。在这样做的过程中，不透明度的概念仍然无法解释。为了解决这个问题，我们将不透明度视为一个概念，其含义取决于应用的环境以及用户的目的和特征。基于此，在本文中，我们区分了访问不透明度、链接不透明度和语义不透明度，从而为人工智能系统不透明度概念的分类奠定了基础。
利用 NMR 成像实时直接分析疫苗稳定性
疫苗中通常含有佐剂，有助于增强抗原刺激免疫反应的有效性。分析佐剂疫苗的稳定性至关重要，但出于多种原因，它却极具挑战性。佐剂疫苗是不透明的悬浮液，而一些佐剂（如铝）会凝结在一起并沉淀在药瓶底部，从而干扰分析。疫苗悬浮液通常必须在测试前稀释，这会在打开药瓶时带来污染风险。一些疫苗必须进一步处理才能进行分析，因此疫苗不再处于“天然”状态。对于含有多种抗原的疫苗，这些问题甚至更加复杂。需要新的非侵入性方法，可以在不篡改或改变疫苗的情况下分析佐剂疫苗，并且可以实时进行。
人工智能承保为人寿保险带来新挑战：政策和监管考虑
詹娜·伯雷尔 (Jenna Burrell) 教授指出了三类不透明性，这些不透明性使得算法对用户来说可能难以理解，有时对设计者来说也是如此。12 虽然并非所有算法都是“黑箱”系统，但更先进的算法依赖于深度学习或 ML 技术，这些技术旨在处理大量输入数据和相关结果（即“学习集”）来“训练”机器识别模式，最终生成自己的实现期望结果的途径。这些系统是不透明的，因为它们处理大量数据并推断数据点之间的关系，而这种关系超出了人类在类似时间限制内可以合理计算的能力。算法的准确性和预测能力与其复杂性成正比。此类系统自动化程度最高，但截至本文发表时，业界使用的可能性最小。
回到集成机器人系统的未来
由于硬件和组合方法的快速进步，机器人越来越多地用于不同的应用领域。但是，机器人技术中许多问题的最新方法基于深网和类似的数据驱动模型。这些方法和模型是资源饥饿和不透明的，众所周知，它们可以在以前未知的情况下提供任意决策，而实践机器人应用领域则需要透明，多步骤，多层决策，并在资源约束下进行资源约束和开放世界的不确定。在本文中，我认为，要广泛使用机器人，我们需要重新审视可以追溯到AI的早期开拓者的原则。我们还需要使这些原理成为我们为机器人开发的体系结构的基础，而现代数据驱动的方法是基于此基础的众多工具之一。i说明了这种方法的潜在利益。
在Re Open AI（2024年10月29日）向FTC发出史诗般的投诉
I.摘要1。本投诉1涉及OpenAI生成人工智能（“ AI”）产品的开发，部署和传播，包括其各种自定义GPTS 2和第三方应用程序编程界面（“ API”）集成。OpenAi声称通过使用数百万个消费者数据点开发的不透明的专有AI模型来推进“安全有益” 3 AI，包括个人识别信息，以及以前所未有的速度从网络上刮下来的消费者生成的内容。4除了其直接消费者产品外，OpenAI还通过API Integrations及其GPT商店继续向数百万的第三方开发商和部署（包括金融服务和房地产行业的公司）推销其AI产品。5 2。OpenAI未能证明其AI产品符合已建立的公共政策标准，用于负责AI系统，包括行政命令中规定的系统