在租金法中创建了算法的禁令。规定,在设置要向房客收取住宅房屋的租金数量时,包括确定为重新占用住宅的租金所收取的租金的任何变化,房东不得雇用,使用或依靠或依靠其他人使用,使用或依靠,使用或依靠Algority,不使用Algority,并培训,并不是培训,并使用该设备,并使用该设备。将“算法设备”定义为一种使用一种或多种算法来执行数据计算的设备,包括有关房东向房客收取的本地或全州租金金额的数据,目的是为房东提供有关房东可能考虑向房客收费的房屋量的建议。规定,该定义不包括(i)收到房客数据并以汇总和匿名方式发布的交易协会定期发布的任何报告,但不超过每月的频率;或(ii)根据地方政府,州,联邦政府或其他政治部门的经济适用房屋计划指南,用于建立租金或收入限额的产品。修改《消费者欺诈和欺骗性商业实践法》,以做出相应的更改。规定,任何违反禁止算法的人在租金法案中都会在《消费者欺诈和欺骗性商业惯例法》的含义中进行非法实践。
ODF_01 Pushing the Limits of Deflectometry: Achieving Interferometric Accuracy in Large Optics Testing Oral Presentation ODF_03 Performance Evaluation of Astronomical Images Using Noise Characterization Oral Presentation ODF_04 Optical Design of Telecentric Eyepiece for Optically Fused Imagers Oral Presentation ODF_10 Miniaturized Wide Field of View MWIR Optics for Missile Coordinate Determination Oral Presentation ODF_12基于光的实验方法,以估计1D亚波长度聚合物相位栅格的大凹槽深度口腔呈递ODF_24 ODF_24关于VNIR镜头组装性能的比较研究,并具有球形和非球形设计口腔设计HOL_02衍射通用型态度差异差异差异差异 - 数字重建算法用于数字在线全息口腔呈现HOL_09 HOL_09具有高阶复合涡流的光场生成口服呈现HOL_12 HOL_12平行相移数数字全息图和图像处理,用于语音安全性hol_16使用GS Algority holgor_99 Vortex Fresnel镜头相掩码和线性典型转换口服口头呈递
随着人工智能(AI)的辅助搜索和推荐的系统在工作场所和日常生活中变得无处不在,对公平性的理解和核算在此类系统的设计和评估中引起了人们的关注。虽然越来越多的计算研究对测量系统的公平性和与数据和算法相关的偏见,但人类偏见超出了传统机器学习(ML)管道的影响仍在研究中。在此观点论文中,我们试图开发一个双面公平框架,不仅表征了数据和算法偏见,而且还突出了可能加剧系统偏见并导致不公平决定的认知和感知偏见。在框架内,我们还分析了搜索和接收性发作中人类和系统偏见之间的相互作用。基于双面框架,我们的研究综合了在认知和算法中采用的干预策略,并提出了新的目标和措施,以评估Sys-Tems在解决以及与数据相关的风险相关的偏见,Algoryty和Algority and Boundered and Boundered Rationals and boundered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered rentations。这是唯一地将有关人类偏见和系统偏见的见解纳入一个凝聚力的框架,并从以人为中心的角度扩展了公平的概念。扩展的公平框架更好地反映了用户与搜索和推荐系统的相互作用的挑战和机遇。采用双面信息系统设计中的方法有可能提高在线偏见的有效性,以及对参与信息密集型决策的有限理性用户的有用性。