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World File Search System歧视
算法歧视：检查其类型和监管措施，重点是美国法律实践
算法决策导致了新的和复杂的歧视类型的出现，这些歧视经常隐藏在算法中，尽管它可以减少人类判断的主观性（Lepri等，2018）。算法偏见的无处不在以及它提出的社会，道德和法律问题在学者和政府机构中变得越来越广泛地认可（Selbst和Barocas，2016年）。算法歧视可以以各种形式表现出来，例如算法剂的偏见，偏见的特征选择，预防控制，结果责任调节和大数据歧视（Kim，2016）。这些不同类型的算法偏见会导致不公平的待遇和对受保护群体的不同影响，从而引起人们对平等权利，正当程序和社会正义的关注（Kroll等，2017）。
不是机器人；而是半机械人进一步开展人类反残疾歧视研究……
这篇理论论文以现有文献为基础，探讨了在人机交互 (HCI) 领域非人性化和传播自闭症话语的后果。我们主要关注 HCI 中将自闭症患者视为机器或类似机器的叙述，探讨 HCI 中自闭症的主导结构如何使该领域参与暴力自闭症干预范式的行为正常化，尽管 HCI 研究人员的意图是好的。我们致力于开发残疾机器人作为理解自闭症患者的另一种框架（而不是计算机或机器人），并建议将残疾技术科学作为基于这种替代理解的研究框架。通过这样做，我们希望招募被误导但善意的研究人员，以消除 HCI 内外的反自闭症能力主义。
分析使用人工智能（AI）从法律和经济学角度进行价格歧视
1。博士研究员时报学院Multan，旁遮普邦，巴基斯坦2。巴基斯坦法律最高法院的功绩法律顾问和律师 *通讯作者：amirqureshi.adv@gmail.com摘要本研究研究了数字市场中的AI驱动价格歧视，并将其与竞争法进行比较。尽管AI可以提高效率和客户福利，但它也可能导致排除和剥削后果。欧盟和中国已经实施了竞争法律和法规，以解决不公平的价格歧视，这表明并非总是有必要基于竞争法的法律反应。竞争部门必须平衡各种因素，以有效解决数字市场中AI驱动的价格歧视。它评估了滥用主导地位的潜力以及对竞争和消费者的负面影响。该研究使用法律研究方法来检查价格歧视法律及其演变，并将其与传统形式的优势进行比较。它还研究了市场效率和公平性，消费者损害和监管行动的经济论点。本文建议对AI定价和改进的消费者保护措施进行更大的规定，以防止不公平的市场条件。
标题：马萨诸塞大学校长办公室非歧视和骚扰投诉程序——及指导方针（附录）
马萨诸塞大学校长办公室（“校长办公室”）禁止在教育、录取、访问或在其计划、服务、福利、活动以及大学所有就业条款和条件方面的非法歧视、骚扰（包括性骚扰）和报复，并遵守州和联邦法律（包括第 IX 条、第 VII 条、1973 年《康复法》第 504 节、1990 年《美国残疾人法》修正案、1963 年《同工同酬法》和马萨诸塞州反歧视法。这些非歧视和骚扰程序（“程序”）提供了一种迅速而公平的机制，校长办公室可通过该机制识别、应对和防止违反校长办公室非歧视和骚扰政策（文件 T16-040）（“政策”）的歧视、骚扰和报复事件。
定量脑干评估在歧视神经退行性疾病中与正常压力脑积水
4。Espay AJ，Da Prat GA，Dwivedi AK等。解构正常压力脑积水：室性肿瘤作为神经模型的早期迹象。Ann Neurol。 2017; 82：503–13。 5。 Magdalinou NK，Ling H，Smith JD等。 正常压力脑力头或进行性核上麻痹？ 临床病理病例系列。 j Neurol。 2013; 260：1009–13。 6。 Mueller C，Hussl A，Krismer F等。 神经播放性帕金森氏症患者的蜂鸟和早晨的荣耀标志的诊断准确性。 帕金森主义关系疾病。 2018; 54：90–94。 7。 Quattrone A，Morelli M，Nigro S等。 一种新的MR成像指数，用于分化进行性核上麻痹与帕金森氏病。 帕金森主义关系疾病。 2018; 54：3–8。 8。 Quattrone A，Nicoletti G，Messina D等。 MR成像指数用于分化进行性核上麻痹与帕金森氏病和多个系统萎缩的帕金森氏症变体。 放射学。 2008; 246：214–21。 9。 Kockum K，Lilja-Lund O，Larsson EM等。 特发性正常压力脑积水辐射：用于结构化评估的放射量表。 EUR J NEUROL。 2018; 25：569–76。 10。 Virhammar J，Laurell K，Cesarini KG等。 在108例特发性正常压力脑清脑患者中，MRI发现的术前预后值。 ajnr am j neuroradiol。 11。Ann Neurol。2017; 82：503–13。5。Magdalinou NK，Ling H，Smith JD等。正常压力脑力头或进行性核上麻痹？临床病理病例系列。j Neurol。2013; 260：1009–13。6。Mueller C，Hussl A，Krismer F等。神经播放性帕金森氏症患者的蜂鸟和早晨的荣耀标志的诊断准确性。帕金森主义关系疾病。2018; 54：90–94。7。Quattrone A，Morelli M，Nigro S等。一种新的MR成像指数，用于分化进行性核上麻痹与帕金森氏病。帕金森主义关系疾病。2018; 54：3–8。8。Quattrone A，Nicoletti G，Messina D等。MR成像指数用于分化进行性核上麻痹与帕金森氏病和多个系统萎缩的帕金森氏症变体。放射学。2008; 246：214–21。 9。 Kockum K，Lilja-Lund O，Larsson EM等。 特发性正常压力脑积水辐射：用于结构化评估的放射量表。 EUR J NEUROL。 2018; 25：569–76。 10。 Virhammar J，Laurell K，Cesarini KG等。 在108例特发性正常压力脑清脑患者中，MRI发现的术前预后值。 ajnr am j neuroradiol。 11。2008; 246：214–21。9。Kockum K，Lilja-Lund O，Larsson EM等。特发性正常压力脑积水辐射：用于结构化评估的放射量表。EUR J NEUROL。2018; 25：569–76。10。Virhammar J，Laurell K，Cesarini KG等。在108例特发性正常压力脑清脑患者中，MRI发现的术前预后值。ajnr am j neuroradiol。11。2014; 35：2311–18。Ohara M，Hattori T，Yokota T.进行性核上麻痹经常发展特发性正常压力脑清脑液样磁共振成像特征。EUR J NEUROL。2020; 27：1930–36。12。Onder H，Kocer B，Turan A等。 特发性正常压力脑积水和进行性核上核瘫痪之间的神经影像学发现的重叠。 Ann Indian Acad Neurol。 2022; 25：1087–91。 13。 君士坦丁字VC，Paraskevas GP，Velonakis G等。 特发性正常压力脑清脑中的中脑 - 脑化学：一种进行性上核瘫痪模仿。 acta neurol扫描。 2020; 141：328–34。 14。 Virhammar J，BlohméH，Nyholm D等。 中脑区域和来自脑部MRI的蜂鸟标志在进行性核上麻痹和特发性正常压力脑积水中。 j神经影像学。 2022; 32：90–96。 15。 以色列H，Carlberg B，WikkelsöC等。 INPH中的血管风险因素：一项前瞻性病例对照研究（INPH挤压研究）。 神经病学。 2017; 88：577–85。 16。 Stankovic I，Krismer F，Jesic A等。 多PLE系统萎缩中的认知障碍：MDS多系统萎缩（MODIMSA）研究组的神经心理学工作组的位置陈述。 MOV DISORD。 2014; 29：857–67。 17。 FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。Onder H，Kocer B，Turan A等。特发性正常压力脑积水和进行性核上核瘫痪之间的神经影像学发现的重叠。Ann Indian Acad Neurol。 2022; 25：1087–91。 13。 君士坦丁字VC，Paraskevas GP，Velonakis G等。 特发性正常压力脑清脑中的中脑 - 脑化学：一种进行性上核瘫痪模仿。 acta neurol扫描。 2020; 141：328–34。 14。 Virhammar J，BlohméH，Nyholm D等。 中脑区域和来自脑部MRI的蜂鸟标志在进行性核上麻痹和特发性正常压力脑积水中。 j神经影像学。 2022; 32：90–96。 15。 以色列H，Carlberg B，WikkelsöC等。 INPH中的血管风险因素：一项前瞻性病例对照研究（INPH挤压研究）。 神经病学。 2017; 88：577–85。 16。 Stankovic I，Krismer F，Jesic A等。 多PLE系统萎缩中的认知障碍：MDS多系统萎缩（MODIMSA）研究组的神经心理学工作组的位置陈述。 MOV DISORD。 2014; 29：857–67。 17。 FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。Ann Indian Acad Neurol。2022; 25：1087–91。13。君士坦丁字VC，Paraskevas GP，Velonakis G等。特发性正常压力脑清脑中的中脑 - 脑化学：一种进行性上核瘫痪模仿。acta neurol扫描。2020; 141：328–34。14。Virhammar J，BlohméH，Nyholm D等。中脑区域和来自脑部MRI的蜂鸟标志在进行性核上麻痹和特发性正常压力脑积水中。j神经影像学。2022; 32：90–96。15。以色列H，Carlberg B，WikkelsöC等。 INPH中的血管风险因素：一项前瞻性病例对照研究（INPH挤压研究）。 神经病学。 2017; 88：577–85。 16。 Stankovic I，Krismer F，Jesic A等。 多PLE系统萎缩中的认知障碍：MDS多系统萎缩（MODIMSA）研究组的神经心理学工作组的位置陈述。 MOV DISORD。 2014; 29：857–67。 17。 FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。以色列H，Carlberg B，WikkelsöC等。INPH中的血管风险因素：一项前瞻性病例对照研究（INPH挤压研究）。 神经病学。 2017; 88：577–85。 16。 Stankovic I，Krismer F，Jesic A等。 多PLE系统萎缩中的认知障碍：MDS多系统萎缩（MODIMSA）研究组的神经心理学工作组的位置陈述。 MOV DISORD。 2014; 29：857–67。 17。 FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。INPH中的血管风险因素：一项前瞻性病例对照研究（INPH挤压研究）。神经病学。2017; 88：577–85。16。Stankovic I，Krismer F，Jesic A等。多PLE系统萎缩中的认知障碍：MDS多系统萎缩（MODIMSA）研究组的神经心理学工作组的位置陈述。MOV DISORD。 2014; 29：857–67。 17。 FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。MOV DISORD。2014; 29：857–67。17。FällmarD，Andersson O，Kilander L等。 流体屏障中枢神经系统。 2021; 18:35。 18。 Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。FällmarD，Andersson O，Kilander L等。流体屏障中枢神经系统。2021; 18:35。18。Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。Fu MH，Huang CC，Wu Klh等。与特发性正常压力脑积水相关的成像特征，即使与血管痴呆和非典型帕金森 - ISM相比，也具有很高的特异性。特发性北压脑电图脑清晰的MRI特征的较高流行率在渐进性上透明麻痹中：成像提醒着非典型的帕金森氏症。大脑行为。2023; 13：e2884。19。Chui HC，Victoroff JI，Margolin D等。 诊断的标准是加利福尼亚州阿尔茨海默氏病诊断和治疗中心提出的缺血性血管性痴呆。 神经病学。 1992; 42（3 pt 1）：473–80。 20。 Gilman S，Wenning GK，Low PA等。 关于诊断多系统萎缩的第二次共识陈述。 神经病学。 2008; 71：670–76。 21。 Litvan I，Agid Y，Calne D等。 进行性核上麻痹（Steele-Richardson-Olszewski综合征）诊断的临床研究标准：Ninds-SPSP国际研讨会的报告。 neu-rology。 1996; 47：1–9。 22。 Relkin N，Marmarou A，Klinge P等。 诊断特发性正常压力脑积水。 神经外科。 2005; 57：S4–16;讨论II-V。Chui HC，Victoroff JI，Margolin D等。诊断的标准是加利福尼亚州阿尔茨海默氏病诊断和治疗中心提出的缺血性血管性痴呆。神经病学。1992; 42（3 pt 1）：473–80。20。Gilman S，Wenning GK，Low PA等。关于诊断多系统萎缩的第二次共识陈述。神经病学。2008; 71：670–76。 21。 Litvan I，Agid Y，Calne D等。 进行性核上麻痹（Steele-Richardson-Olszewski综合征）诊断的临床研究标准：Ninds-SPSP国际研讨会的报告。 neu-rology。 1996; 47：1–9。 22。 Relkin N，Marmarou A，Klinge P等。 诊断特发性正常压力脑积水。 神经外科。 2005; 57：S4–16;讨论II-V。2008; 71：670–76。21。Litvan I，Agid Y，Calne D等。 进行性核上麻痹（Steele-Richardson-Olszewski综合征）诊断的临床研究标准：Ninds-SPSP国际研讨会的报告。 neu-rology。 1996; 47：1–9。 22。 Relkin N，Marmarou A，Klinge P等。 诊断特发性正常压力脑积水。 神经外科。 2005; 57：S4–16;讨论II-V。Litvan I，Agid Y，Calne D等。进行性核上麻痹（Steele-Richardson-Olszewski综合征）诊断的临床研究标准：Ninds-SPSP国际研讨会的报告。neu-rology。1996; 47：1–9。22。Relkin N，Marmarou A，Klinge P等。诊断特发性正常压力脑积水。神经外科。2005; 57：S4–16;讨论II-V。2005; 57：S4–16;讨论II-V。
对脑电图刺激（EEG）光谱的织物触觉刺激的神经感知性歧视
在神经科学中，对织物皮肤相互作用期间感觉知觉的精确评估仍然很少。本研究旨在通过脑电图（EEG）光谱强度研究对织物刺激的皮质感觉反应，并评估EEG频带，传统的主观问题汇总和材料的物理特性之间的关系。招募了十二名健康的成年参与者，以测试三种具有不同纺织品组成的织物1）棉花，2）尼龙和3）聚酯和羊毛。通过织物触摸测试仪（FTT）定量评估织物的物理特性。邀请受试者通过主观问卷和客观的脑电图记录来评估织物样品的感觉知觉。响应于不同的织物刺激而获得了theta和伽马条带的脑电图和伽马条带的显着差异（p <0.05）。theta和伽马力表现出与问卷评估的大多数主观感觉和FTT织物的物理特性（p <0.05）的相关性。EEG光谱分析可以用于歧视不同纺织品组成的织物刺激，因此表明织物刺激过程中的感觉感知。这一发现可能为通过EEG光谱分析提供进一步探索感知感知的证据，这可以应用于对未来假体中皮肤触觉的脑发生者的研究以及对行业中感觉知觉的自动检测。
临时版本 文件…… 2020 年 9 月 防止因使用人工智能而导致的歧视 报告 1 平等和非歧视委员会 报告员：Christophe Lacroix 先生，比利时，社会党、民主党和绿党集团 摘要
4. 人工智能系统的设计和目的也至关重要。为效率、盈利或其他目标而优化的算法，如果没有充分考虑到保障平等和非歧视的需要，可能会造成直接或间接的歧视，包括基于性别、性别特征、年龄、国籍或族裔出身、肤色、语言、宗教信仰、性取向、性别认同、性别特征、社会出身、婚姻状况、残疾或健康状况等各种理由的联想歧视。因此，人工智能系统从一开始就充分尊重平等和非歧视，并在部署前和部署后定期进行严格测试，以确保这些权利得到保障，这一点尤为重要，因为无论这些系统的使用在哪里可能会影响到基本权利的获得。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
潜在的动态区域脑生物标志物，用于早期歧视自闭症和语言发展的幼儿
自闭症谱系障碍（ASD）是一种异质性神经发育障碍，具有不同的临床表现和疾病严重程度。在美国，患病率为44分之一，而中国约为1％（Sun等人，2019年）。ASD的核心缺陷是社会功能受损，语言交流受损，僵化和重复的行为。中，语言迟钝可能是ASD儿童的早期关注（Chung等人，2011年）。在早期诊断为语言智障的ASD中，有两个困难。大约1-3岁，语言的发作和严重程度在ASD中差异很大，通常没有核心症状。当延迟语言发展时，自闭症诊断量表的分数将增加，这使ASD和语言发展延迟（LDD）易于混淆。另一方面，干预的预后在ASD和LDD之间差异很大。例如，在适当的干预下，在2岁时被诊断出的LDD儿童通常可以在3-4岁时出现同龄人（Schulte-Korne，2014年）。相比之下，ASD的预后通常比LDD的预后还要糟糕，LDD涉及终身干预和康复。因此，重要的是要探索新指标，以将ASD与LDD区分开。尽管在常规成像中缺乏神经学解剖异常，但高级成像研究表明，ASD与“社会大脑”的结构和功能变化密切相关（Amaral等人。，2008）。有关结构MRI研究的文献综述报道了前额叶皮层，杏仁核，上颞沟，枕叶和梭形回，是社交大脑回路的关键区域（Amaral等人。，2008年），分为与社会障碍，沟通统计和重复行为有关的领域。与健康对照组相比，ASD患者进行了