XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歧视
CA立法者在2025年恢复AI反歧视法案
AI反偏见法案针对自动决策工具（ADTS）的监管。此类法案旨在解决围绕使用人工智能技术来做出可能对人的生活产生法律，物质或类似重大影响的相应决定的透明度和公平关注。在科罗拉多州制定了类似的措施 - （https：//www.shrm.org/topics-tools/employment law-compliance/colorado-enacts-ai- law）2024年（sb 24-205-（sb 24-205-） https://www.shrm.org/topics-tools/news/talent-acquisition/nyc-ustlines-compliance-requriance-requirentess-equirentess-ai-bias law）在2023年（https://rules.cityofnewyork.us/wpp--us/wp-/wp-/wp-.us/wp-/wp-/wp-/wp-/wp--i-ai-bias law）内容/上载/2023/04/dcwp-noa for-automated-ophoy-ophoymated-ophoy-decision-decisionMaking-tools-2.pdf））。
因残疾而对其他工作人员进行歧视？5. 有多少关于残疾歧视的工作人员投诉被转交给警方？6. 有多少工作人员或前工作人员因此获得赔偿
“我询问的是文职人员。”我将您的信件视为《2000 年信息自由法》（FOIA）下的信息请求。国防部内的信息搜索现已完成，我可以确认您的请求范围内的一些信息已被保存。但是，我必须提醒您，如果不超出适当的成本限额，我们将无法回答您的请求。FOIA 第 12 条规定，公共当局可以拒绝信息请求，如果处理这些请求的成本超过适当的成本限额，中央政府的成本限额为 600 英镑。这代表一个人花费 3.5 个工作日来确定部门是否持有信息，定位、检索和提取信息的成本。不幸的是，人力资源管理系统 (HRMS) 中记录的申诉类别不够具体，无法回答您的请求。要回答您的请求，需要手动搜索每个记录的案例，以确定哪些与您要问的问题相关。执行这样的任务需要手动检查大约 650 条 HRMS 记录。保守估计每份文件需要 20 分钟，这相当于 216
使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。
我们的hostDetect CHO（DXMDX-RGT-1003），HEK293（DXMDX-RGT-1004）和E.COLI（DXMDX-RGT-1005）PCR DNA量化集成了Chemagic™DNA DNA DNA提取和实时PCR技术，可从示例中提供无缝的工作流程，而不是3小时。受益于简化的检测过程，该过程有助于加速生物制剂或CGT产品开发和纯化时间表，并增强纯度和安全性。
价格歧视和强力买家：为何大型零售商主宰经济以及如何阻止它
19 RPA 还禁止“将价格歧视隐瞒为提供给购买者的促销服务”和“为此报销”。Woodman's Food Mkt., Inc. v. Clorox Co.，833 F.3d 743, 747（7th Cir. 2016）；15 USC § 13(d), (e)。这些条款适用于“促销服务和设施”，不适用于“产品的任何使消费者产生购买欲望的属性”。Clorox，833 F.3d，748。下文第 VI 节简要探讨了这些条款以及 RPA 对企业贿赂的禁止。
附录 B：禁止收入来源歧视的州、地方和联邦法律
下面列出了州、地方和联邦禁止基于收入来源的住房市场歧视的法规汇编，以及与歧视拥有联邦住房选择券的家庭相关的研究和已发表文章的带注释书目。您可以使用目录中的超链接浏览文档。本汇编更新了 PRRAC 最初在 2009 年汇编的研究，并借鉴了国家住房法律项目和政策选择中心准备的早期文件。本汇编在 2012 年第四届全国住房流动会议上进行了更新，并作为会议后 PRRAC-城市研究所住房流动工具包的附录发布，扩大选择：建立成功住房流动计划的实用策略（2013 年 2 月）。自 2013 年以来，随着这些州和地方法律的激增，我们定期更新附录。此外，我们还为倡导者和地方政策领导人编写了一份指南，题为《制定有效的地方收入来源歧视法》（2020 年 3 月）。2018 年，预算和政策优先事项中心发布了一份报告，使用本附录中的数据，概述了保护住房选择券家庭免受歧视的法律的国家概况。由 Alison Bell、Barbara Sard 和 Becky Koepnick 撰写的报告《禁止歧视使用住房券的租房者可改善结果》（2018 年 12 月）包括下文所述法规和条例的通过时间顺序以及一张交互式地图。1 2020 年，城市研究所还根据本附录开发了一个数据集，该数据集以更具分析性的框架呈现信息。Zillow 还将本附录中的数据纳入其在线租赁清单的“当地法律保护”部分。另请参阅有关紧急租赁援助计划的 SOI 保护的宣传指南。我们感谢现任和前任员工以及住房正义网络中许多法律服务同事的贡献和更正（请参阅我们的完整致谢列表 ）。如果您发现本文档中有任何错误或有其他材料需要添加（新法令、判例法发展、法律评论文章等），请联系 Phil Tegeler（ptegeler@prrac.org）。
英国社会关于心脏病学欺凌，骚扰和歧视的立场声明
1 Keble College, University of Oxford, Oxford, UK 2 Cardiology Department, Royal Berkshire NHS Foundation Trust, Reading, UK 3 Barts Heart Centre, St Bartholomew's Hospital, London, UK 4 Cardiology Department, University Hospitals Coventry and Warwickshire NHS Trust, Coventry, UK 5 Warwick Medical School, University of Warwick, Coventry, UK 6 British Cardiovascular Society, London, UK 7 Cardiology Department, Liverpool Heart and Chest Hospital NHS Foundation Trust, Liverpool, UK 8 Coronary Research Group, University Hospital Southampton NHS Foundation Trust, Southampton, UK 9 Faculty of Medicine, University of Southampton, Southampton, UK 10 Cardiology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK 11 Biomedical Imaging Sciences, University of Leeds, Leeds, UK 12 Guy's ＆St Thomas的医院，英国伦敦雷恩学院国王学院
新南威尔士州健康环境中的污名和歧视
该部酒精和其他药物中心（CAOD）委托这项研究，并与新南威尔士州临床创新机构（ACI）以及酒精和其他药物机构（NADA）合作。该研究的目的是确定有助于对遭受与AOD使用相关的损害的人的污名化和歧视治疗的性质，程度和因素，并由新南威尔士州健康和非政府组织（NGO）劳动力所表达的AOD使用相关。选定的劳动力细分市场或服务类型，包括酒精和其他药物服务，精神健康，当地卫生区（LHDS）内的产妇和急诊部门，以及专业的非政府组织酒精和其他药物服务。
弗吉尼亚法律制造者 - 帕斯 - 歧视法律法律，但会 -
弗吉尼亚州议员刚刚通过了一项开创性的AI反歧视法案，为新的工作场所合规义务奠定了基础 - 但这仅在州长Glenn Youngkin将其签名为法律。遵循科罗拉多州的第一个国家/地区AI歧视法的负责人，弗吉尼亚州的版本虽然更友好，但仍将要求雇主为从2026年7月1日开始对AI驱动的决策做准备。，但共和党州长很有可能否决这项民主党法案。无论您是否在弗吉尼亚州开展业务，这都是您需要了解的有关这一潜在的新法律的知识。
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。
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。