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公平分类的实验分析和评估
分类是一项经过大量研究的数据驱动的机器学习任务，驱动了许多涉及诸如贷款批准和刑事风险评估等关键决策的预测系统。但是，分类器经常表现出歧视性行为，尤其是在呈现有偏见的数据时。因此，分类中的公平性已经成为一个高优先研究领域。数据管理研究表明，对与数据和算法公平性有关的主题（包括公平分类的话题）的存在和兴趣越来越大。公平分类中的跨学科工作，机器学习研究具有最大的存在，导致了许多公平的概念和广泛的方法，这些方法尚未系统地评估和比较。在本文中，我们对13种公平分类方法和其他变体进行了广泛的分析，以使用各种指标和现实世界数据集对基本ML模型，数据效率和稳定性的敏感性，对基本ML模型的敏感性，对数据误差的敏感性，对数据误差的敏感性，对数据误差的敏感性，对数据误差的敏感性进行广泛分析。我们的分析强调了有关不同指标和高级方法特征对性能不同方面的影响的新颖见解。我们还讨论了选择适合不同实际环境的方法的一般原则，并确定以数据管理解决方案可能产生最大影响的领域。
能源社区利益公平分配的最优分配方法
自 2018 年欧盟 RED II 指令引入能源社区以来，能源社区一直是分布式光伏系统的关键主题。然而，参与者之间的经济效益分配和能源社区最佳组成的评估仍有待充分了解。本文提出了一种基于参与者对系统的贡献在参与者之间进行效益最优分配的方法。该方法将与其他可能的分配方法进行比较，为实现这一目标，我们将使用一个考虑能源交换和经济支出的能源社区模型。该模型是基于单目标优化方法的线性规划模型。用户对社区的经济贡献可以通过连续优化来量化。能源社区的组成会影响优化结果以及每个用户的贡献：组成越多样化，参与者的总有效贡献就越高，所分析案例研究中的总体收益从最低到最高的异质性增加了 12%。在后一种情况下，用户的贡献也不同，他们的贡献经过测量，范围在 10% 到 97% 之间。
建立全球公平分配新冠疫苗制度的提案
本白皮书重点关注的是，一旦开发出此类疫苗，就需要建立全球公平分配系统，以便将疫苗分发给富国、中等收入国家和穷国中风险最高的人群。大流行期间对疫苗的需求是全球性的、同时发生的，尽管在人群中的分布有所不同（假设疫苗优先提供给医护人员和重症和死亡风险最高的人），我们必须避免高收入国家垄断全球供应的任何情况。这种风险是真实存在的：在 2009 年 H1N1 流感大流行期间，富裕国家谈判了大量疫苗预购订单，挤占了穷国。i Gavi 首席执行官 Seth Berkley 警告称，COVID-19 疫苗最终可能只在少数几个国家上市，他声称这将是“灾难的根源，确保疾病在全球继续传播，即使已经开发出阻止疾病传播的手段。”ii 这样的结果将导致公共卫生和经济后果，导致至少在最初几乎肯定会是稀缺资源的分配严重不理想。
COVID-19大流行指导记录了精神科医生在Covid-19疫苗公平分布中的作用
精神科医生在Covid-19-19-19疫苗使用疾病（SUD）和严重的精神疾病（SMI）中的公平分配中的作用不仅有增加Covid-19的风险，而且更有可能住院并经历严重的并发症，包括死亡。尽管这些人及其社区明显受益，以防止疾病的传播，社会经济地位低下，获得医疗服务的机会降低以及历史上有充分根据医疗机构的不信任造成了对这种脆弱人群接收疫苗的重大障碍。精神科医生在应对许多公共卫生挑战的方面处于独特状态，并确保公平接触COVID-19疫苗。精神科医生应在支持医疗保健系统和社区中其他实体发展和交付具有文化和上下文相关的公共卫生信息以帮助克服疫苗犹豫的情况下发挥重要作用。●为什么要针对SUD和SMI的个体进行疫苗接种的优先级？
根据 theta/beta 比率的脑电图 (EEG) 人体压力水平分类。
压力是每个人日常生活中都会用到的一个词，因为它不可避免地会时有发生。现代生活充满了挑战，人类被忙碌的工作日程和最后期限、人际关系困难、家庭事务和财务问题等压力环境所包围。在马来西亚，2017 年进行的国家健康和发病率调查 (NHMS) 报告称，在 13 至 17 岁的青少年中，五分之一患有抑郁症，五分之二患有焦虑症，十分之一患有压力 [1]。由于所有人都同样面临压力，因此检测和监测压力水平以便尽早诊断，预防可能的未来疾病至关重要。压力反应源自大脑，但涉及各种生化和生理效应。压力会激活称为下丘脑-垂体-肾上腺 (HPA) 轴的主要激素反应，最终增加肾上腺皮质的皮质醇分泌 [2]。皮质醇水平升高表明压力水平增加。
谁是公平访问和公平分配的概念
对所有国家和所有有需要的人口的公平承诺仍然是全球公平分配框架的基础。WHO秘书处已定义了总体原则，以促进基于公平和公平性的基本Covid-19健康产品的访问和分配。这些原则是基于每个人享有最高可实现的健康标准的权利，而没有区分种族，宗教，政治信仰，经济或任何其他社会状况。3要获得这项权利，Covid-19的治疗疗法，疫苗，诊断和其他健康产品必须负担得起，可用，适当且适合所有需要的人。总体原则是：1。团结。团结是全球社区努力联合起来
单元或课程计划模板 - 公平分析 | Due East
● 关于理解什么是重要的以及阅读或了解谁是重要的，本标准中存在哪些基本假设？这些价值观中存在哪些偏见？● 存在哪些隐含标准？● 本标准如何肯定多元文化、历史和观点对全面教育很重要？缺少哪些观点？● 本单元或课程涉及的标准需要如何扩展或修改？
粒子群优化的飞机配平分析
在本研究中，首先开发了 F-16 飞机全动力学的详细非线性模型，并用 MATLAB 进行编码。该模型包括重力模型、可变大气参数、表格气动函数、推进模型、非线性控制面驱动模型和六自由度运动方程。然后开发了一种使用上述模型计算所有可能配平值的数值工具。该工具可以计算不同操作点的配平值。在开发的算法中，使用了粒子群优化 (PSO) 方法，这是一种在连续搜索空间上具有高收敛速度的元启发式方法。然后使用开发的模型围绕计算出的配平值进行模拟。模拟结果证实，基于 PSO 的配平算法可以高精度地找到所有配平值。
州、地方和部落执法机构公平分享指南
机构必须遵守以下法律及其实施条例中适用的非歧视要求：1964 年《民权法案》第六章（42 U.S.C. § 2000d et seq.）、1972 年《教育修正案》第九章（20 U.S.C. § 1681 et seq.）、1973 年《康复法案》第 504 节（29 U.S.C. § 794）以及 1975 年《年龄歧视法案》（42 U.S.C. § 6101 et seq.），这些法案禁止在任何联邦资助的项目或活动中基于种族、肤色、国籍、残疾或年龄进行歧视，或在任何联邦资助的教育项目或活动中基于性别进行歧视。机构必须采取合理措施，为英语水平有限的人提供有意义的机会参与其计划和活动，并符合司法部和财政部的要求。机构还必须同意遵守所有联邦法规和规定，允许联邦调查人员访问记录和任何其他信息来源，以确定是否符合民权和其他适用法规和规定。
实验室通风设计水平分类 - ASHRAE
ASHRAE 技术委员会 (TC) 9.10 的实验室分类小组委员会、美国工业卫生协会 (AIHA) 的实验室健康与安全委员会以及美国化学学会 (ACS) 的化学健康与安全部合作提供了此文件，以帮助设施专业人员设计和运营实验室，以支持对实验室规模活动期间产生的空气中化学物质暴露的管理。值得注意的是，仅靠通风无法处理所有实验室化学危害，并且本文件假设还采取了其他控制措施，包括最小化化学风险、良好的实验室管理和适当的应急程序。安全专业中存在一套完善的控制层次结构。实验室通风是一种工程控制形式，是此层次结构中的一层。（有关控制层次结构的更多信息，请参阅国家职业安全与健康研究所 [NIOSH] 网站 www.cdc.gov/niosh/topics/hierarchy/default.html [NIOSH 2016]。）就本文件而言，实验室规模定义为在非生产基础上使用危险化学品的工作场所。职业安全与健康管理局 (OSHA) 实验室标准 29 CFR 1910.1450(b) 规定：