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人工智能管道中的（不）公平性 Emily Black
人工智能 (AI) 系统现在影响着人们生活各个方面的决策，从他们阅读的新闻文章到他们是否获得贷款。虽然使用人工智能可能会在做出这些重要决策时提高准确性和效率，但最近的新闻和研究报告表明，人工智能模型可能会表现出不公平的行为：从招聘模型中表现出的性别偏见，到累犯预测系统中的种族偏见。本论文通过考虑在创建人工智能系统的整个过程中所做的选择（即建模管道）如何影响公平行为，探索了理解和缓解人工智能公平问题的新方法。首先，我将展示如何通过考虑模型的端到端管道来扩展我们对不公平模型行为的理解。具体来说，我的工作通过展示建模流程某些部分（即学习规则）的不稳定性如何导致不公平，因为重要决策依赖于任意的建模选择，从而引入了人工智能系统稳定性与公平性之间的联系。其次，我将讨论如何考虑机器学习流程可以帮助我们扩展偏见缓解技术工具箱。在一个案例研究中，研究税务审计实践中与收入相关的公平性，我将展示在人工智能创建流程中进行的干预措施（即使这些干预措施表面上与公平性无关）不仅可以有效地提高公平性，而且通常可以减少预测效用和公平性之间的权衡。最后，我将概述人工智能建模流程为从业者在创建模型时提供的灵活性带来的好处和危险，包括讨论这种灵活性的法律影响，我称之为模型多样性。
添加 DSM-5 标准如何提高能量/...
在美国，制定精神障碍分类的最初动力是收集统计信息的需要。第一次正式尝试是 1840 年的人口普查，当时只使用一个类别：“白痴/精神错乱”。多年来，分类变得更加精细。所有类别分类的目的都是根据定义的操作标准进行精神病诊断，对可观察到的行为变化赋予不同的权重，从而实现较高的评分者间信度。 1952 年出版的《精神疾病诊断和统计手册》（DSM）第一版（DSM-I）列举了 106 种精神病诊断，而 1994 年发布的第四版 DSM-IV 已列举了 297 种。然而，在研究 DSM-IV 时发现，它只能正式诊断出不到 50% 的寻求治疗的各种主要精神疾病患者（1）。临床实践中代表严重精神障碍的标准与 DSM-IV 的定义之间明显存在巨大差距，对于躁郁症来说尤其如此。自 DSM-IV 推出以来，持续的讨论确定了诊断躁郁症的几个潜在陷阱。这些缺陷包括：持续时间标准是基于某种共识而非证据，优先考虑其他共病障碍（例如药物滥用），在许多情况下排除了躁郁症的主要诊断，以及任意截断症状数量以满足躁郁症的诊断标准。临床现实是，患者并不总是符合所有的诊断标准，而且缺乏可操作的亚阈值诊断（2）。因此，许多躁郁症患者最终被归为“未另作说明（NOS）”的笼统诊断，缺乏基于证据的治疗指导。除了任意的持续时间标准（尤其是轻躁狂发作的 4 天标准受到合理的批评）之外，DSM-5 试图接近临床现实，但在
lt2-rfp-20250110反馈形式 - 环境卫生。pdf
第二，任何能够建立能够连续交付电力12小时或更长时间的电力存储设施的开发人员将获得2分，任何人都无法达到12小时的阈值0分。我们还注意到，在最新的RFP中，连续提供的电力的量从8小时到12小时的天花板上提高。在我们与能源开发商的讨论中，我们了解到加拿大没有单个锂离子电池存储设施能够提供12个或更长时间的连续电力。安大略省的消费者在使用时间安排中为峰值需求支付的峰值需求付费在冬季（上午7点至上午11点至下午5点至下午7点）和夏季（上午11点至下午5点）的任何24小时周期中最多6小时。在LT2 RFP的一部分中，开处方12小时或更长时间，似乎是任意的，并给人以Ieso为天然气设施开发商提供不公平的采购优势的印象。气体也很昂贵。在最近的LT1采购中证明了，电池存储的价格很大。在安大略省（和其他司法管辖区）风能现在比天然气产量便宜，将来预计将节省更高的成本。不仅能力服务RFP为天然气设施开发商提供了不公平的优势，而且还会花费更多的钱。对于政府来说，负担能力作为政府决策的主要驱动力，向天然气设施开发人员提供的不公平优势令人震惊。环境防御强烈建议修订RFP标准，以消除技术有偏见的术语，例如“非电动存储设施”，并要求需要12个小时的连续电力，而有利于六个小时的连续电力来满足Ontario消费者和ICI部门的实际峰值需求。
基于身份的加密来自Weil配对
在1984年，Shamir [27]要求采用公共密钥加密方案，其中公钥可以是任意的字符串。In such a scheme there are four algorithms: (1) setup generates global system parameters and a master-key , (2) extract uses the master-key to generate the private key corresponding to an arbitrary public key string ID ∈{ 0 , 1 } ∗ , (3) encrypt encrypts messages using the public key ID , and (4) decrypt decrypts messages using the corresponding private key.Shamir基于身份的加密的最初动机是简化电子邮件系统中的认证管理。当爱丽丝通过bob@hotmail.com向鲍勃发送邮件时，她只是使用公共钥匙字符串“ bob@hotmail.com”对她的消息进行加密。爱丽丝无需获得鲍勃的公钥限制。当鲍勃收到加密的邮件时，他会联系第三方，我们将其称为私钥生成器（PKG）。鲍勃以同样的方式将自己身份验证到PKG上，他将自己身份验证到CA并从PKG中获得了私钥。鲍勃可以阅读他的电子邮件。请注意，与现有的安全电子邮件基础架构不同，即使鲍勃尚未设置其公共密钥证书，爱丽丝也可以向鲍勃发送加密邮件。还要注意，密钥托管是基于身份的电子邮件系统固有的：PKG知道鲍勃的私钥。我们在下一节中讨论了关键撤销以及IBE计划的几个新应用程序。自1984年提出了该问题以来，已经提出了有关IBE计划的几个建议（例如[7,29,28,21]）。但是，这些都不是完全令人满意的。某些解决方案要求用户不勾结。其他解决方案要求PKG为每个私钥生成请求花费很长时间。一些解决方案
在神经种群中共同有效编码和解码
有效的编码方法提出，神经系统代表与生物学约束所允许的一样多的感官信息。它旨在将编码形式化为有限的最佳过程。旨在正式化解码的一种不同的方法，提出神经系统实例化了感官世界的生成模型。在这里，我们提出了一个规范性框架，该框架将神经系统表征为共同优化编码和解码。它采用变分自动编码器的形式：感觉刺激是在柔性解码器解释的神经元的嘈杂活性中编码的；编码必须允许通过神经活动进行准确的刺激重建。共同需要神经活动来表示被解码器映射到感官刺激分布的潜在特征的统计。解码相应地优化了生成模型的准确性。该框架在编码模型的家族中产生，从而导致同样准确的生成模型，这是通过刺激引起的神经活动偏离神经活性的边际分布的偏差的索引。该家族的每个成员都预测了感觉神经元的性质之间的特定关系，例如调音曲线平均值（首选刺激）和种群中宽度（选择性程度）的布置，这是感官世界统计数据的函数。我们的方法因此概括了有效的编码方法。值得注意的是，在这里，优化的约束形式源自准确的生成模型的要求，而在有效的编码模型中它是任意的。此外，解决方案不需要刺激分布的知识，而是根据数据样本学习的；该约束进一步充当正规器，使模型可以超出培训数据。最后，我们表征了通过替代性能度量获得的模型家族，例如刺激重建中的误差。我们发现一系列模型可以接受可比的性能。特别是，具有广泛调整曲线的感觉神经元的群体在实验上均产生低重建刺激误差和准确的生成模型，该模型可以强大地概括地看不见数据。
用于映射大脑功能连接性的基准测试方法
大脑的联网体系结构促进了神经元种群之间的同步和相干动态的出现。可以使用非侵入性功能成像对这些通信模式进行全面映射，从而导致功能连接性（FC）网络。尽管很受欢迎，但FC还是统计结构，其操作定义是任意的。大多数研究默认情况下使用零滞后皮尔森的相关性，但在更广泛的科学文献中存在数百个成对相互作用统计，可用于估计FC。FC矩阵的组织如何随选择成对统计量的选择而变化，这是一个基本的方法论问题，影响了这个快速增长的领域的所有研究。在这里，我们全面基准了使用239个成对相互作用统计的大型库计算出的FC矩阵的拓扑和地理组织，神经生物学关联以及认知行为相关性。We comprehensively investigate how canonical features of FC networks vary with the choice of pairwise statistic, including (1) hub mapping, (2) weight-distance trade-offs, (3) structure–function coupling, (4) correspondence with other neurophysiological networks, (5) individual fingerprinting, and (6) brain–behavior prediction.我们发现了FC方法之间的实质性定量和定性变化。使用信息流量分解，我们发现FC方法之间的差异可能是由于对区域间通信的潜在机制的不同敏感性引起的，其中一些对冗余更敏感，有些对协同信息流。在整个过程中，我们都观察到，诸如协方差（完全相关），精度（部分相关）和距离之类的措施显示出多种理想的特性，包括与结构连接性的紧密对应，使个人区分的能力和预测行为的个性差异。总而言之，我们的报告强调了对特定神经生理机制和研究问题定制成对统计的重要性，为将来的研究提供了蓝图，以优化其对FC方法的选择。
沙巴电力项目的招标过程
datuk Seri Panglima Wilfred Madius Tangau Madius Tangau在Sabah的电源项目方面，关于招标过程已经有很多言论。经常被误解，有时是政治化的，控制供应商如何选择的复杂系统值得一提。我必须清楚地表明，沙巴电的招标过程既不是任意的也不是简单的。它不涉及随机选择供应商或基于异想天开做出决定。相反，这是一个有条不紊的结构化过程，旨在确保公平性和最佳公共事业项目带来的公平性，透明度和最佳外观。然而，批评经常出现，通常来自误解或误解的人。无论是由于错误信息还是故意失真，这种错误概念都会挑战为维护公共信托而构建的系统的完整性。在上下文中，沙巴电力采用了SESB招标管理系统（STM），该系统旨在以公正和强大的方式处理采购。在此过程中，招标过程涉及八个关键阶段，每个阶段专门为确保公正性和效率而设计。这些阶段包括确定采购需求，启动程序流程，选择建议，寻求批准，浏览计划批准过程，准备奖励文件，管理合同和完成付款。旅程始于确定采购需求，这是设定整个过程中的基础步骤。此阶段充当起点（Pemula），在该阶段仔细准备了初步成本估算。这些估计是不合逻辑的，而是通过详细的内部讨论和会议得出的。这确保了项目要求明确定义，预算是现实的，并且采购与组织9的更广泛的战略目标保持一致。一旦建立了需求，便开始了。发出招标邀请，并收到和安全处理。专用的招标开放室用于确保提交的完整性，以严格信任进行评估。这确保没有外部影响能够干扰，并且根据预定的标准对所有投标都进行了公平的考虑。关键阶段之一是评估 -
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
低深度量子状态准备
探索如何使用最小电路深度制备量子状态，这是量子计算和量子信息处理中关键应用的基本兴趣。一方面，量子电路的噪声稳健性非常敏感其深度[1，2]，尤其是对于嘈杂的中等规模Quantum（NISQ）设备[3-5]。另一方面，多个对数运行时状态制备方法是许多算法的量子加速度的必要条件，包括HHL算法[6]和量子机学习[7-9]。尽管如此，通常很难[10]，准备任意n量的态度，这需要一个至少具有深度O（n/ log n）的电路，n = 2 n [11]。基于分解为单量子旋转和cnot门的均匀控制旋转，参考。[12]显示了如何用电路深度O（n）大致实现下限。当可用的Quantu-Tum随机访问记忆（QRAM）[13]时，电路深度可以显着改善到O（n）。但是，由于QRAM需要高度非本地的相互作用以及同时控制O（n）路由器的能力，因此对于当前的量子技术而言，它仍然具有挑战性。在这项工作中，我们演示了几种量子算法（顺序的算法和平行的算法），以准备任意的n级量子状态，并具有运行时O（n 2logε -1 th）和O（log（log（log（log log（log log）2logε -1）），以及辅助量o（log（log log（log（n）2）2）和O（n 2）和o（n 2）和Re（n 2）和of -of -repectiment。这里εt对应于制备状态的准确性。在表I中总结了我们的算法与算法的比较。我们注意到，通过使用辅助量子位，我们显示了指数速度（与参考文献相比。[11，12]）用于准备任意n维状态。与QRAM相比，我们的方法仅需要在恒定数量的Qubits上进行盖茨，从而显着简化其实践实现。我们希望我们的算法在NISQ和通用量子计算中都具有广泛的应用。
提交者：约翰·佩罗纳（John Perona）代表：委员会
感谢您有机会提交HB 3247的证词。我写信反对该法案。是波特兰州立大学化学的教授（名誉），也是《从知识到权力》的《气候变化科学/政策文本》的作者，该文本在俄勒冈州广泛流传。我反对这项法案，因为它反对俄勒冈州持续的努力将电网过渡到可靠且无碳的电力。该计划所设想的将破坏电网运营商完成工作的能力。首先，该法案中简单的一对一公式，必须通过将某些电力来源的退休与在线某些新来源相匹配，这显然与总体监管方案不符，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案，通过该方案确保了可靠的网格。重要的是网格在任何时候和地方提供可靠的功率的能力，这是可用电源，新一代，退休和传输功能的复杂功能。在任何特定的时间和地点，即使没有立即更换，也可能需要退休设施 - 例如，如果有良好的需求管理，包括太阳能电池板等幕后资源，则不必损害可靠性。第二，80％的“绩效标准”似乎是任意的，在法规中不确定。这是一个容量因素吗？如果是这样，该法案似乎是一种明显的尝试，试图防止风能和太阳能替代汽油动力的发电，这是俄勒冈州所必需的，以满足俄勒冈州法律中现已嵌入的气候目标。该法案的作者显然担心可靠性。，但他们似乎没有意识到，即使后一种设施的个体容量因素较低，也有两种主要方法可以保留可靠性，而天然气的产生则被风和太阳能取代。首先，俄勒冈州正在将其网格连接到将跨越许多西方国家的区域网络，包括引入日期的电力市场。这些广泛的资源将包括大量新的电力存储能力。第二，虚拟发电厂涵盖了各种各样的“仪表后面”属性，例如太阳能电池板，家用太阳能电池，社区太阳能，智能电器和双向EV充电也将有助于创建强大的网格。