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招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
每月税收减免（MTD）的规范...
对于目前的父母目前的待遇，居民个人纳税人有资格索取医疗，特殊需求和照顾者费用的8,000令吉。医疗包括有限的牙齿治疗可用于拔牙，填充牙齿和清洁牙垢，但不包括整容处理，例如更换和修复涉及固结，根管和牙齿的牙齿。提议提议扩大牙科治疗的范围，包括所有类型的检查和牙科治疗费用，包括假牙齿，根管和替换和修复牙齿的治疗。在马来西亚进行的牙科治疗必须由在马来西亚牙科委员会注册并得到正式收据支持的牙科医生认证。此外，这种税收减免的范围被扩大到包括对父母的全面医学检查，限制在最高1,000令吉。根据第46（1）（c）款规定的扣除总额不得超过8,000令吉。生效日期：从评估年开始2024
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
2025 BYOD 设备规范
为了确保 Glendalough 4-6 年级学生获得一致、无缝的学习体验，我们要求使用 Windows 设备来执行 BYOD 计划。通过对 Windows 设备进行标准化，我们旨在创建更具凝聚力的课堂环境，促进更轻松的协作和教育资源的获取。
Redfish 规范 - DMTF
本标准或拟议标准中某些元素的实施可能受第三方专利权（包括临时专利权）（以下简称“专利权”）的约束。DMTF 不向标准用户陈述此类权利的存在，也不负责识别、披露或识别任何或所有此类第三方专利权、所有者或索赔人，也不负责对此类权利、所有者或索赔人的任何不完整或不准确的识别或披露。无论在任何方式或情况下，无论在任何法律理论下，DMTF 均不对任何一方因未能识别、披露或识别任何此类第三方专利权，或该方依赖标准或将其纳入其产品、协议或测试程序而承担任何责任。 DMTF 对实施此类标准的任何一方（无论此类实施是否可预见）均不承担任何责任，也不对任何专利所有人或索赔人承担任何责任，并且对于标准在发布后被撤回或修改而产生的费用或损失不承担任何责任，并且对于专利所有人对此类实施提出的任何和所有侵权索赔，任何实施该标准的一方均应进行赔偿并使其免受损害。
颠覆人机互动中的性别规范
本文介绍了一种跨性别包容的人工智能立场，即“行动人工智能”（eAI）。人工智能设计是一种体现人类文化和价值观的人类社会文化实践。不具代表性的人工智能设计可能会导致社会边缘化。第 1 节借鉴激进的行动主义，概述了具体文化实践。第 2 节探讨了跨性别如何作为一种社会文化实践与技术科学交织在一起。第 3 节重点介绍了在人工智能中机器人与人类互动的具体情况下颠覆性别规范。最后，第 4 节确定了四个道德载体：可解释性、公平性、透明度和可审计性，以便在开发性别包容的人工智能时采取跨性别包容的立场，并颠覆机器人设计中现有的性别规范。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
从超人类主义的角度对神经权利的规范。......
15 Yuste，R.，哥伦比亚大学教授和 Gil，D.，IBM 研究主管。十年后，头上安装传感器将成为一种潮流，就像现在每个人都拥有一部智能手机一样。国家。 2022 年 1 月 5 日。作者采访。摘自：https://elpais.com/ciencia/2022-01-05/tener-un-sensor-en-la-cabeza-sera-de-rigor-en-10-anos-igual-que-ahora-todo-el-mundo-tiene-un-telefono-inteligente.html，2022 年 10 月 15 日。