高管摘要随着技术的发展,人们越来越依赖互联网。在线平台,例如搜索引擎,电子商务网站,社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策(ADM)为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质,但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是:“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节,足以解决在在线平台上使用的自动决策(ADM)引起的歧视和操纵行为?”要回答这个问题,论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规(GDPR)和拟议的人工智能法(AIA),以解决法规的充分性,以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果,但它有可能带有偏见,产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践,发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践,包括个性化建议,例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践,它突出了两个有问题的领域:基于受保护特征的歧视,例如种族和基于非保护特征的歧视,例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA,并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管,并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下,AIA 专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。 本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。对于AIA,有五个建议,其中包括一个明确的AI系统定义,该定义确认了基础技术,推荐系统的定义,添加了非常大的在线搜索引擎,以实现完整的在线平台表示,对重要的
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程(MDP)的无模型增强学习(RL)算法,这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反,对于平均奖励设置,对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中,我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比,我们开发了具有计算高效的无模型算法,以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中,我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法,UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O(S 5 A 2 SP(H ∗)√
一种集成工具,用于比较不同组成(单体,低聚物,杂膜复合物)的蛋白质,RNA和DNA的3D结构,以及成对和多扣比对。纸(外部站点):https://www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
现代社会中的任何产品都含有碳:药品,塑料,纺织品,食品添加剂以及化妆品和清洁产品的各种成分都是由有机的,基于碳的化学物质制成的。不幸的是,这些基于碳的化学物质中的大多数都是由化石原料制成的,这意味着,像化石燃料的能源一样,它们有助于全球温室气体(GHG)排放和气候变化。在世界各地已经感受到了气候变化的影响,并且在所有部门和国家都需要紧急行动以减少温室气体排放。使用化石燃料用于能源的气候影响很明显,由于巨大的努力和国际合作,随着世界上几十年的过渡到可续签能源的过渡,对化石燃料的需求预计将下降。相反,预计在未来几十年中,石化行业将显着增长,并且我们如何解决与化学物质中与碳相关的排放的问题相对较少。
*Conditions for quotations submitters who do not hold the all-ministry uniform qualification (1) Business operators certified under the "Business Continuity Strengthening Plan" or "Joint Business Continuity Strengthening Plan" under the Small and Medium Enterprise Management Strengthening Act (2) If not certified, an entity that can prove that it has been consistently concluding contracts of the same scale as small-amount contracts 4. Place to issue specifications, place to indicate contract clauses, etc., and contact point for inquiries and submissions Postal code: 486-8550 Address: No. 1, Nishiyama-cho, Kasugai-shi, Aichi Prefecture Contracting organization (person in charge): Japan Ground Self-Defense Force Kasugai Garrison, 408th Accounting Unit, Kasugai Detachment, Contracting Section (person in charge: Ogata) Telephone number: (ext.) 0568-81-7183 (ext.: 377, 378) Fax number: 0568-81-9072
1 塞浦路斯研究所考古与文化科学技术研究中心 (STARC),尼科西亚,塞浦路斯 d.abate@cyi.ac.cy 2 摄影测量与测绘组,ICube-TRIO 实验室 UMR 7357 INSA 斯特拉斯堡,法国 arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 第二委员会 关键词:捆绑调整、摄像网络、风筝摄影、考古文献、DBAT 摘要:价格实惠且现成的无人机系统 (UAS) 进入商业市场,最近提升了考古学家的测绘能力。硬件解决方案确实得到了更精确的飞行计划软件的支持,从而可以提高 3D 模型在空间分辨率和几何精度方面的可靠性。然而,在过去的几十年里,航空摄影主要是利用安装在风筝、气球和杆子上的成像传感器进行的。尽管这些平台是一种经济实惠且用户友好的解决方案,但它们的使用无法按照有序的数据收集方式收集图像,因此在网络设计中引入了可能妨碍摄影测量重建的因素。本研究旨在通过使用商业软件和 DBAT(阻尼束调整工具箱)重新处理在联合国教科文组织考古遗址 Khirokitia Vouni(塞浦路斯)收集的各种数据集,评估束调整 (BA) 的准确性和摄影测量重建的可靠性。1.介绍
每天都会接待Amazon,eBay和Airbnb等现代在线平台。同时,他们接待了数百万卖家。在这些平台上互动的大量公司和消费者的存在,以及这些交互产生的大量数据,导致最近使用机器学习算法来设定价格的公司最近在公司中激增,希望能比竞争对手获得优势。反过来,这些算法引起了监管机构1和经济学家2的关注,因为它们可以导致事实上的犯罪结果,而无需任何人类干预,从而避免了现有的反托拉斯法律。然而,这种环境的结果是另一个经常被忽视的结果:它涉及平台与卖在其上的公司之间的急性信息不对称。3虽然公司通常只能通过监视自己的交易来获得有关平台上潜在消费者集的最佳粗略信息,但平台能够生成有关这些消费者特征的详细数据。响应这种信息不对称,许多平台开发了与公司本身使用的定价算法相似的推荐算法。这些算法然后为如何根据平台的私人信息提供有关如何对其商品定价的建议。这些价格建议算法对使用在线平台的公司和消费者的后果尚不清楚。但是,他们批判性地认为公司将平台的建议解释为廉价谈话。Pavlov和Berman(2019)在平台是否应该集中定价的背景下研究它们的用途,并发现与集中定价相比,与价格建议结合使用的定价和价格建议可以通过增加的竞争来使消费者受益。相比之下,在本文中,我认为构建价格建议算法可以解决两个技术问题 - 否则,该平台可以处理其数据并为潜在的大量公司提供有用的价格建议,也是一个战略性问题,这是一个战略性问题,这是一个战略性问题 - 它允许平台与公司共享其私人信息的特定计划,从而使其不得不廉价地进行交谈,因此可以使该公司的私人信息交流。由于价格建议算法允许平台投入给定的价格建议方案,因此平台在构造它们时会面临信息设计问题。一方面,他们可以与公司共享更多信息,从而允许公司设置
2 我们没有发现证据表明在线劳动力市场出现过剩是因为在线劳动力的购买者已经取代了受监管的线下就业。在附录 D 中,差异估计表明,在我们的样本期间,与控制州相比,提高当地最低工资的美国各州的在线职位发布或招聘没有变化。此外,Horton、Johari 和 Kircher(2021 年)报告称,如果没有平台,只有 15% 的受访平台买家会在当地招聘。这表明在线和线下工作之间的替代弹性有限,在这种情况下,任何在线工作的损失都会破坏净盈余。 3 以拼车平台为重点的相关研究量化了需求和供给( Hall、Horton 和 Knoepfle ,2021 年),分析了峰时定价带来的盈余( Castillo ,2020 年),衡量了灵活性的价值和司机对监管的支持( Chen、Rossi、Chevalier 和 Oehlsen ,2019 年;Katsnelson 和 Oberholzer-Gee ,2021 年),并评估了线下溢出效益( Gorback ,2020 年)。 4 Mechanical Turk 等微任务在线劳动力市场使用的合同形式更接近固定价格合同,但也存在一些有意义的差异。有关更多详细信息,请参阅 Benson、Sojourner 和 Umyarov( 2020 年)以及 Dube、Jacobs、Naidu 和 Suri( 2020 年)。
ELLIIT 的合作伙伴包括林雪平大学 (LiU)、隆德大学 (LU)、布莱金厄理工学院 (BTH) 和哈尔姆斯塔德大学 (HH)。林雪平大学是协调合作伙伴。在林雪平大学,计算机科学、电气工程和技术科学三个系的大部分成员都参与其中;一些项目有其他系的 (共同) PI。在隆德大学,活动主要集中在自动控制、计算机科学、电气和信息技术以及数学科学中心四个系。在 BTH,活动集中在计算机科学、健康和软件工程三个系。在哈尔姆斯塔德大学,活动以信息技术学院为基础,分为两个组成系:实时计算和电子与嵌入式系统;以及智能系统和数字设计。
在2024年12月8日至12日,斯德哥尔摩环境学院使用低排放分析平台(LEAP)进行了为期5天的气候缓解计划研讨会,用于马尔代夫的气候缓解和能源专家。培训的目的是增强马尔代夫追踪温室气体(GHG)排放和缓解工作的能力,并支持该国履行其根据《巴黎协议增强的透明度框架(ETF)》下的报告义务。培训是由气候变化,环境和能源部(MCEEE)提供的,是马尔代夫(CBIT MALDIVES)项目的更广泛能力加强的一部分,以提高气候变化缓解和适应性行动,并由全球环境设施(GEF)资助,并由联合国环境支持。
