高管摘要本报告评估了有关TFGBV的研究状态,以及最近在此问题上取得的全球腿部,法规和政策进展。通过一项案例研究,探讨了涉及澳大利亚Esafety专员Julie Inman Grant的在线骚扰和滥用的数据,该报告记录了TFGBV对公共生活中妇女的现实影响。我们认为,TFGBV并不是一个可行的问题,而是必须纳入主流的问题,以减轻妇女在更广泛的政策辩论中的经验。TFGBV不再仅仅是妇女倡导团体的责任。技术公司,政府,公民技术组织,执法部门,雇主,学校和其他人必须使其作品成为战斗,以打击TFGBV,以反映其对社会的主要流动影响。为此,我们建议一些实用的解决方案,以解决妇女和女孩今天在线面临的特定和紧迫问题。解决此处描述的紧急变化不仅会使妇女和女孩更安全,并确保听到她们的声音,还可以改善使用互联网的每个人,建立更强大的代表民主国家的安全和自由表达。
本论文/论文由美国俄亥俄州阿克伦市阿克伦大学机构知识库 IdeaExchange@UAkron 的 Gary B. 博士和 Pamela S. Williams 荣誉学院免费提供给您,供您开放访问。IdeaExchange@UAkron 的授权管理员已接受本论文/论文,将其纳入 Williams 荣誉学院荣誉研究项目。如需了解更多信息,请联系 mjon@uakron.edu、uapress@uakron.edu。
本论文由 EliScholar(耶鲁大学学术出版数字平台)免费开放供您阅读。该论文已被 EliScholar(耶鲁大学学术出版数字平台)的授权管理员接受,并被收录到耶鲁大学艺术与科学研究生院论文中。如需更多信息,请联系 elischolar@yale.edu。
This study was funded by BC Cancer Foundation--BrainCare Fund.NVIDIA提供的计算资源和加拿大数字研究联盟(Alliancecan.ca)也启用了这项研究。所有作者都没有宣布财务或非财务竞争利益。
MTF DM将促进CMS,制造商和分配实体之间的数据交换,以支持谈判价格的有效和及时效果。同时,MTF PM将为制造商提供一项可选服务,以协助将其MFP退款转移到适当的分配实体。至关重要的是,分配实体只需要注册MTF DM即可。在加入MTF DM时,分配实体将指示他们是否喜欢以电子转移的资金转移形式接受MFP退款付款,这将是在注册时或纸质支票时进行分配实体的默认选择。由于参与MTF PM是制造商可选的,因此分配实体可以通过MTF PM或通过制造商建立的替代过程获得MFP退款。
1 d hysics,U。OF THE B ASQUE C OUNTRY UPV/EHU AND IKERBASQUE, B ILBAO AND DIPC, S AN S EBASTI ´ AN , S PAIN 2 W IGNER R ESEARCH C ENTRE FOR P HYSICS , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , B UDAPEST , H UNGARY 3 I NSTITUTE FOR N UCLEAR R ESEARCH , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , D EBRECEN , H UNGARY 4 I NTERNATIONAL C ENTRE FOR T HEORY OF Q UANTUM T ECHNOLOGIES , U NIVERSITY OF G DA ´ NSK , G DA ´ NSK , P OLAND 5 F ACULTY OF A PPLIED P HYSICS AND M ATHEMATICS , N ATIONAL Q UANTUM I NFORMATION C ENTRE , G DA ´ NSK U NIVERSITY OF T ECHNOLOGY , G DA ´ NSK ,p oland 6 i。t h。p hys。和strophysics,n national q uantum i nformation c enfreation c enfres c,f hysematics,p hysics and i nformatics of niv。g da´nsk
统计技术是现代市场研究不可或缺的一部分,它为营利和非营利组织的许多营销决策提供了输入。这些决策包括营销策略的制定、评估和选择。股票市场分析师也使用统计数据来预测经济形势。统计分析经常用于为市场营销领域的决策提供信息。对于营销人员来说,首先要找出可以销售的产品,然后制定合适的策略。在尝试开拓新市场之前,应该考虑全面分析生产购买力、人力、竞争对手习惯、消费者习惯、运输成本等数据。统计数据可以帮助营销人员实现这两个目标,并评估营销工作的成功程度,并提供数据作为市场计划变更的依据。统计数据在市场营销中的应用有很多,例如:
摘要我们提出了Fairx,这是一种基于python的开源基准测试工具,旨在全面分析公平,效用和解释性(XAI)的模型。FAIRX使用户可以使用各种公平指标,数据实用程序指标来训练基准测试模型,并评估其公平性,并在统一框架内生成模型预测的解释。现有的基准测试工具无法评估从公平生成模型产生的合成数据,也不支持培训公平生成模型。在Fairx中,我们在收集我们的Fair-Model库(预处理,处理,后处理)和评估指标中添加了公平生成模型,以评估合成公平数据的质量。此版本的FaiRX支持表格数据集和图像数据集。它还允许用户提供自己的自定义数据集。开源Fairx基准测试包在https://github.com/fahim-sikder/fairx上公开可用。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大(即来自同一个人)。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来衡量其范围和确切含义(除了“越大越好”)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能最佳地利用结果。本报告建议我们标准化评分系统。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择一种中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了对 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大(即来自同一个人)。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来衡量其范围和确切含义(除了“越大越好”)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能最佳地利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。