XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System小组
NAIAC 执法小组委员会
还必须评估 AI 工具在具体案例中的表现。例如，AI 系统应容忍何种程度的错误（包括假阳性和假阴性）？答案可能取决于几个因素，例如错误对个人和执法资源造成的后果的严重性；AI 系统分析的个人信息的敏感性；以及在没有 AI 系统的情况下使用的调查流程的相对准确性、成本、可扩展性或速度。性能可以在实验室（部署前）和现场进行评估，在这两种情况下，用于确定最低准确度的阈值和因素可能不同。工具的使用时间也可能很重要，因为机器学习系统的性能通常会随着使用而提高。
印度法律援助小组工作报告
前言................................................................................................................................................ 1
国民警卫队网络防御小组
• 防御性网络空间行动 • 网络司令部准备就绪检查 • 漏洞评估 • 网络对抗力量 (OPFOR) 支持（威胁模拟） • 关键基础设施评估 • 战区安全合作 • 联邦紧急事务管理局 (FEMA) 支持
政治经济学和劳工阅读小组
• 观点即事实 (《经济研究评论》，即将出版) Leonardo Bursztyn、Aakaash Rao、Chris Roth、David Yanagizawa-Drott • 社交媒体信息流算法如何影响竞选活动中的态度和行为？，《科学》，2023 年，Andrew M. Guess、Neil Malhotra、Jennifer Pan、Pablo Barberá、Hunt Allcott、Taylor Brown、Adriana Crespo-Tenorio、Drew Dimmery、Deen Freelon、Matthew Gentzkow、S, ra González-Bailón、Edward Kennedy、Young Mie Kim、David Lazer、Devra Moehler、Brendan Nyhan、Carlos Velasco Rivera、Jaime Settle、Daniel Robert Thomas、Emily Thorson、Rebekah Tromble、Arjun Wilkins、Magdalena Wojcieszak、Beixian Xiong、Chad Kiewiet de Jonge、Annie Franco、Winter Mason、Natalie Jomini Stroud、Joshua A. Tucker • 在新闻编辑室阅读 Twitter：社交媒体如何影响传统媒体报道、Sophie Hatte、Etienne Madinier、Ekaterina Zhuravskaya
研究小组和个人公平
强化学习是一种常用技术，用于在复杂问题解决的决策支持系统中优化目标。当这些系统影响个人或群体时，反思公平是很重要的。在实践中绝对公平是无法实现的，我们提出了一个框架，该框架允许平衡差异公平概念与主要目标。为此，我们以顺序公平的概念来制定群体和个人公平。首先，我们提出了一个扩展的马尔可夫决策过程，即MDP，明确意识到个人和群体。接下来，我们根据此𝑓MDP对公平概念进行形式化，这使我们能够评估主要目标以及对用户重要的公平概念，采用多目标加强学习方法。为了评估我们的框架，我们考虑了两种情况，这些情况需要绩效折衷的不同方面：雇用和欺诈检测。工作招聘的目标是组成强大的团队，同时为类似的个人申请人和社会团体提供平等的待遇。欺诈检测中的权衡是检测欺诈性转移的必要性，同时为签发交易的客户的负担很公平。在此框架中，我们进一步探讨了距离指标对个人公平性的影响，并强调了历史规模对公平计算的影响以及通过探索获得的公平性。
建立心脏应急响应小组
•现场冠军 - 负责对所有员工，对ADAM计划协调员进行的心脏紧急响应计划（CERP）突然心脏骤停，创建和传播心脏紧急响应计划（CERP）的教育，以确保满足所有标准，以符合所有标准。
健康与成人审查小组
1. 记录行动日志。4. 审议报告4.1 对 55 岁以上人群预防性护理的支持会议上改变了议程的议事顺序。此项在 4.2 项之后讨论。负责健康、福利和社会关怀的内阁成员 Gulam Kibria Choudhury 议员简要介绍了目前通过 Tower Hamlets Connect 和 Linkage Plus 为 55 岁以上居民提供的委托服务。其中还包括在该行政区增加养老院的计划、对社区支持的额外投资以及旨在提高人们对这些举措的认识的重大公共卫生运动的详细信息。公共卫生主任 Somen Banerjee 博士告知成员，该行政区的 65 岁及以上居民人数低于其他地方当局，预计在未来 5 到 10 年内会增加，50-64 岁年龄段的居民人数预计增长 31%。这将增加成人社会护理 (ASC) 服务的压力，因为这个年龄段的收入贫困和健康差距最大。成员们获悉了 55 岁以上居民的健康趋势和人口普查数据，并注意到 60 岁以上人群自我报告的健康状况比全国其他地区更糟糕。50% 的 65 岁以上老人的健康状况比最富裕的行政区更差。还注意到该年龄段孟加拉裔和黑人成年人的不平等现象，包括中风、糖尿病和心脏病发病率更高。综合调试联合主任 Warwick Tomsett 指出，患有长期健康问题、现在或曾经吸烟并独居的老年居民更有可能使用 ASC 服务。Age UK 服务总监 Larrisa Howells 随后概述了该组织，他们是 Tower Hamlets Connect 的主要提供商之一。