XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歧视
使用GAN歧视器检测...
印度摘要 - 随着数字内容产生的增加，深层假图像已成为日益关注的问题，对隐私，安全性和信誉构成威胁。本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）的深假伪造图检测工具的研究，该工具的目的是将真实图像与合成生成的图像区分开。通过利用深度学习，特别是GAN框架的歧视者，该系统确定了深层假图像中的不一致之处，为在媒体验证，网络安全和法律应用等各个领域提供可靠的检测提供了可靠的检测。我们的系统采用了发电机 - 歧视器架构，在该架构中训练了鉴别器以识别发电机生成的假图像，从而提高了其发现深色伪造的Telltale迹象的能力。在真实图像和虚假图像的广泛数据集上进行了培训，该模型能够学习细微的差异并准确地标记合成内容。该工具的目标是增强操纵图像的检测，这是需要图像真实性验证的帮助扇区。关键字 - 深处伪造，深伪，对抗网络，机器学习，生成对抗网络（GAN）
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。
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; 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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。
拉丁美洲福利国家的算法歧视
本文探讨了拉丁美洲数字福利国家内算法歧视的现象。它研究了由算法驱动的自动决策过程如何使现有的社会不平等现象。该研究深入研究了拉丁美洲福利国家的政治经济学，强调了由华盛顿共识和新兴的“硅谷共识”等全球经济框架影响的过渡。通过对哥伦比亚和智利的234种公共算法和案例研究的全面分析，该论文确定了算法决策影响社会政策的关键领域。它还评估了旨在减轻算法偏见以及促进公平和包容性的机构响应和法律框架。这些发现强调了对特定地区的算法治理方法的需求，强调了上下文化的法律和监管措施的重要性，以确保非歧视国家和在数字时代获得公平的社会服务。
1利用较少的歧视性替代性（LDA）模型...
2024年8月1。简介金融机构长期以来一直处于核心业务运营技术的最前沿，人工智能（AI）也没有什么不同。例如，算法已在承保和交易中使用了数十年。但是，AI的最新进展，尤其是机器学习（ML），代表了改变游戏规则的进步。这些新模型自行学习和调整的能力，再加上增强计算能力的可用性，为高级分析打开了利用替代和非结构化数据的高级分析之门。AI/ML提供了以更高的和效率更高的分析和自动化的能力，并越来越多地被金融机构用于后端和前端运营。财务中有各种各样的AI用例，从为数字聊天机器人和虚拟助手提供动力到增强甚至自动化信用和保险承销，再到数字营销和欺诈监控。AI/ML可以为金融消费者带来许多潜在的好处，包括增加信用历史有限的传统服务不足的消费者获得信贷，扩大了潜在的成本较低的新产品和创新产品的可用性，并提供更快的客户服务。，但在几乎所有这些情况下，AI/ML都是双刃剑。可以使消费者受益的相同的AI用例也构成新的风险，具体取决于AI/ML的部署方式。AI/ML模型可以增加获得资金的机会，还可能会使人口的某些部分持续和加剧偏见。数字针对性的营销可用于对侵犯行为偏见的弱势消费者的掠夺性产品进行积极进步。genai可能会更快地对客户服务查询做出更快的响应，但也可能导致反应不正确或阻止消费者与现场代理人联系以解决紧急事项。因此，至关重要的是，拥有明确，可靠的保障措施以减轻消费者的风险，以便安全，负责任地部署AI/ML，以确保消费者可以从AI/ML可能造成的危害。消费者报告（CR）2正在努力支持负责任
无形的不平等：在机器学习研究和应用中面对基于年龄的歧视
尽管在机器学习（ML）社区内对公平问题的认识提高了，但仍然存在关于歧视迅速增长且历史脆弱的群体的沉默：老年人。我们介绍了基于年龄的生成AI和其他普遍ML的歧视的例子，记录了年龄的隐性和明确边缘化，作为ML研究中受保护的兴趣类别，并确定一些技术和法律因素，这些技术和法律因素可能导致对这种犯罪缺乏讨论或行动。我们的目的是加深对这种经常被忽视但普遍存在的歧视形式的理解，并敦促ML研究人员，法律学者和技术公司在ML技术的开发，应用和治理中都能在开发，应用和治理中对其进行积极解决和减少。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。
1025 – 骚扰、歧视和性侵犯政策...
歧视和/或骚扰是指将某人的年龄、肤色、残疾、性别（包括怀孕）、性别、性别认同、性别表达、基因信息、族裔或国籍、政治派别、种族、宗教、性取向或军人身份作为影响其就业、入学、获得学生经济援助或参加大学活动的任何因素的行为，除非适用法律允许或要求。弗吉尼亚理工大学不会以其他方式歧视询问、讨论或披露其薪酬或其他员工或申请人薪酬的员工或申请人，也不会以任何其他受法律保护的基础进行歧视。根据 1972 年《教育修正案》第 IX 条的规定，在接受联邦财政资助的教育项目和活动中基于性别的歧视包含在禁止歧视的定义中；
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％。
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。