塞拉俱乐部委托对清洁能源组合进行独立评估,该组合可以在独立和白崖发电站退役后满足 AECC 的可靠性和能源需求。该分析使用 GenX,这是麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员开发的开源电力系统评估模型,用于评估能源系统如何整合可再生能源、存储和其他技术。该模型可用于评估可再生能源和存储的组合如何满足电力公司的每小时需求。在本例中,该模型用于评估 AECC 的系统。我们的评估保守地假设 AECC 没有机会与 MISO 和 SPP 中的区域电力和容量市场互动,尽管它定期这样做。我们还将 AECC 的 MISO 和 SPP 部门之间的互动限制在仅 275 兆瓦的传输容量,反映了 AECC 对 SPP 需求的预测,该需求与 MISO“伪绑定”。这些保守假设的价值在于,该模型被迫构建替代投资组合,就好像 AECC 完全独立于市场,其系统中的 SPP 和 MISO 部分之间的互动有限,而这种立场通常需要更高的成本。我们的理由是,如果我们能够证明 AECC 可以构建一个独立于市场的具有成本效益的投资组合,那么任何共享的市场资源只会使投资组合更便宜。
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加,同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上,许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体(例如,某些用于人员识别的生物特征识别系统)。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响,我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台:FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能(AI)从非结构化数据中提取敏感信息并以不良(不公平)的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后,我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法(SensitiveNets)来实验歧视感知学习,以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具,特别是更公平的自动招聘系统。
信息系统 (IS) 目前正在经历根本性转变:直到最近,决策支持都是基于规则的确定性算法开发的。然而,随着人工智能 (AI) 的最新进展,这些决策规则已被概率算法(例如深度学习;参见 Kraus 等人)取代。2020 )。概率算法通过从数据中学习现有模式进行推理,一旦部署,就会在某些不确定性下为看不见的数据提供预测。因此,它们容易产生偏见和系统性不公平,从而对个人或整个群体进行差别对待。先前的研究已多次证明人工智能应用缺乏公平性。例如,研究发现,信贷贷款申请的决策支持系统对某些社会人口群体存在不成比例的偏向 (Hardt and Price 2016; O'Neil 2016 )。
在彼得伯勒维多利亚诺森伯兰和克拉灵顿 (PVNC) 天主教区教育局,我们陪伴着一群多元化的学生和教职员工,这反映在《2021-2022 年每个学生都很重要人口普查》、《2023-2024 年学生人口普查》和《2022-2023 年教职员工普查》中。认识到我们实现公平的共同责任,这些反馈论坛展示了我们对协作决策的承诺,并为学生和教职员工提供了分享他们对学习和工作环境的看法的机会。对这些共享信息的分析使 PVNC 天主教学校对存在的结构性不平等和偏见有了更深入的了解,并确认需要继续进行系统变革和转型,以确保被边缘化和服务不足的学生和教职员工能够获得高质量的教育、公平的就业机会和安全,他们根据《教育法》(RSO 1990,c. E.2)、《1993 年就业公平法》(SO 1993,c)有权享有这些机会。 35及其他相关立法。
人工智能方法越来越多地用于肿瘤基因组表征。该应用可以从肿瘤病理图像中识别特定的基因突变。人工智能被用于加速药物研发,预测针对癌症生长中重要特定分子的新药。
改变故事VT(CTS)是佛蒙特州妇女基金,佛蒙特州妇女委员会和佛蒙特州妇女工作的伙伴关系计划,致力于促进妇女的经济安全。您可以在www.changethestoryvt.org
在KHI于2024年5月14日举办的一次召集期间收集了有关指南的反馈,标题为“研究中的居中公平:制定实践策略和确定考虑因素”,以及通过事后调查。召集包括来自堪萨斯州各地的约50名利益相关者,他们审查了这些策略并提供了有价值的反馈,后来又将其纳入了指南。该活动的特色是演讲者EusebioDíaz,M.A。,卫生前进基金会策略,学习与沟通副总裁,来自亚利桑那州立大学的香农·波特略(Shannon Portillo)博士,以及密苏里州肯尼亚大学的M.S.C.R. Bridgette L. Jones,M.S.C.R.。演讲者讨论了研究中的当前公平状态,应对挑战并探索未来的机会。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 参考:(a) 10 USC § 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其退伍证书中的名字。附件 (1) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 月 27 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,决定应采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括申请人的申请书及其提交的所有支持材料、申请人海军记录的相关部分、适用的法规、规章和政策,包括参考资料。3. 委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,申请人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管申请人的申请没有及时提交,但委员会认为,为了公平起见,应放弃诉讼时效并根据案情进行审议。
委员会对这个问题的回答是一个明显的“是,但是……”。得出的结论是,这三个指令提供了必要的监管确定性和消费者信任的最低限度,但可以将它们视为仅在数字环境中部分有效。5特别是,它确定了各种持续关注的问题,例如广告和合同前信息的透明度;与指令中没有具体规定的新兴技术和实践相关的问题;监管分裂,破坏了数字单市场;增加了针对消费者保护问题的更广泛的数字特定立法产生的监管复杂性;以及与不足,无效的执法和法律不确定性有关的更多一般性问题。