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去殖民化人工智能；算法公平性符合土耳其和伊斯兰价值观
摘要：我们目睹了这样一个时代，即使是那些从国际概念、规范和价值观中引入、发展并不同程度地受益于霸权的国家和机构，也不遵守或维护这些所谓的国际规范或价值观。例如，一个根据联合国规范建立和认可的国家可能会对平民和联合国维和特派团采取敌对行动，但联合国国家对此的抗议却微弱无力。我们地区社会对充满双重标准的所谓国际司法体系的不可信性、伊拉克和阿富汗等不义入侵的灾难性后果以及破坏性的全球伊斯兰恐惧症的正常化有着深刻的记忆，这说明有必要记住并将地区规范和价值观放在首位。关于公平与欧洲价值观相符：人工智能监管的跨学科视角或去殖民化人工智能协调：开放性、Vis ́ esa -Dharma 和包括被排除的知识等主题的研究工作产生了寻找人工智能 (AI) 与土耳其和伊斯兰价值观协调的动机。这项研究工作的驱动力是，所有算法决策系统都在某种程度上包含偏见，非西方世界需要构建自己的基于价值观的技术和社会学发展模式，因为对所谓的国际正义或所谓的民主价值观没有多少信心。这项研究包括对大数据、算法和人工智能基础知识的简要信息的检查。强调了厚数据和数字人类学的重要性。人工智能的误用和滥用已被确定为最重要的挑战之一。维果茨基关于社会学习、技术理论的社会建构和世界观理论的论点可能为构建一种可能按照土耳其和伊斯兰价值观发展的人工智能方法的理念提供了一些论据。我们还利用了去殖民化人工智能论证、人工智能方法的公平性以及安纳托利亚酵母世界观来支持我们的论证。最后，我们简要介绍了土耳其和伊斯兰价值观，但仅限于本研究的范围。
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
获得算法正义：捍卫贫困被告的专家援助权
版权所有©2025 Meghna Melkote和Madhavi Nambiar。†杜克大学法学院预期2025;里士满大学学士2022。感谢我的朋友和合着者Madhavi Nambiar提供了一段美好的协作经验，并为一致的体贴和奉献精神提供了良好的经验。我也要感谢弗拉达·乔瓦诺维奇（Vladan Jovanovic）博士，他花了一些时间就他在刑事审判中作为辩护专家证人的经验提供了宝贵的见解。最后，我非常感谢我在《杜克法律杂志》在线工作人员上专门的同学的工作。††杜克大学法学院，法学院预期2025;德克萨斯大学奥斯汀大学，学士学位2016。我非常感谢我的朋友和合着者梅格纳·梅尔科特（Meghna Melkote）是一位出色的合作者，并激发了她对司法公正的热情。我也非常感谢《杜克法律杂志》在线工作人员，尤其是玛姬·阿什（Maggie Ash）在出版过程中的指导。1。阿尔巴·罗莎（Alba Rosa），佐治亚州警察局使用人工智能来解决案件，g ov't t ech。（4月19，2024），https：//www.govtech.com/public-safety/georgia-police-use-use-aindercover-cover-incover-interligence-to-solv e-cases [https：//perma.cc/m3x8-vtyd];科里·哈特伦（Cory Hartlen），提取塞伯德纳（Cyberdna）进行刑事调查，C Ybercheck（3月27，2024），https：//cybercheck.ai/unleashing-the-power-of-cyb-cyb ercheck-starts-with-great-questions [https://perma.cc/7aw6-bz5b]。2。See Tim Stelloh, An AI Tool Used in Thousands of Criminal Cases is Facing Legal Challenges , NBC N EWS (May 3, 2024, 9:00 AM), https://www.nbcnews.com/news/crime-courts/ai- tool-used-thousands-criminal-cases-facing-legal-challenges-rcna149607 [https://perma.cc/lnw6- x6j7]（详细介绍了有关网络检查准确率的有效性和缺乏同行评审的有效性的担忧）。
提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词
算法污染及其对心理健康的影响
本研究研究了其基本建议算法对用户心理健康和心理依赖性的多方面影响。我们介绍了“算法污染”的概念，指的是算法设计和运作对个人和社会所带来的不可预见的负面后果。这些问题包括道德挑战，偏见，缺乏透明度和社会影响力，所有这些都可能促进了心理依赖性和过滤效果，从而限制了暴露于各种观点。此外，持续表现出负面或外观思想化内容会加剧“毁灭性”和身体不满之类的行为，从而导致用户心理健康的恶化，并在某些情况下促进饮食障碍。
一种混合词法语义方法，用于窃探测杠杆式变压器嵌入，词汇指纹和算法比较
摘要 - 平词检测通常依赖于词汇相似性度量，这些度量无法识别语义相似但词汇不同的释义。为了解决这个问题，我们提出了一种混合方法，将词汇指纹（通过滚动哈希和奖励）与来自基于变压器的模型得出的语义嵌入在一起。我们计算词汇和语义相似性得分，然后使用分类模型组合它们。在这项工作中，我们还比较了多个分类算法 - 逻辑回归，随机森林和XGBoost，以选择最终系统的表现最佳分类器。此外，我们分析了每种算法组件的复杂性，包括滚动哈希，奖励和语义嵌入生成。在Quora问题对的子集上进行的实验数据集表明，我们的混合方法超过了单方法基准。交互式的精简应用显示了实时参数调整，并突出了系统的鲁棒性。这项工作说明了将表面水平的词汇模式和深层语义关系团结起来，为窃的检测提供了一种更全面，更可靠的方法。索引术语 - 平式检测，词汇指纹识别，销售嵌入，变压器模型，混合方法，综合性分析。
在监管执行中使用算法工具...
10 Michael Karanicolas，人工智能和监管执法（2024年12月9日）（向管理员报告conf。）；参见建议2023-3，前注3;行政。conf。，建议2021-10，代理裁决中的质量保证系统，87美联储。reg。1722（2022年1月12日）;推荐2021-1，前注4；声明＃20，前注1；行政。conf。，建议2018 - 3年，联邦行政裁决中的电子案件管理，83美联储。reg。30,686（2018年6月29日）。
算法勾结而没有威胁
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖方会犯有竞争者的策略，并可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机价格一样高的利润，因此，即使第二名的推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，但即使第二名则仅在非反应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
theta模型中的（2,2） - 生物基因的算法方法和基于同一基于同一的密码术的应用
目标：计算（2 n，2 n） - 发育φ：e 1×e 2→e'1×e'2我们将φ作为（2，2） - 异基因的链计算为：