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政府使用自动决策
投资公共服务人员并支持监督机构29公共服务人员29独立监督机构30咨询问题的答案31 1。对使用ADM的透明度的需求应与保护有关业务流程和系统的敏感信息的需求保持平衡？31 2。在框架中构建哪些透明性规则？31 3。应在用于使用ADM的地方使用哪些实体前保护措施？32 4。应该需要哪些系统级保障措施来确保ADM适当运行？33 5。应该有哪些决策级保障措施对使用ADM做出的决策影响的人有哪些决策？33 6。应有哪些决定后保障措施在做出后允许挑战决定？36 7。是否应该通知个人使用ADM？如果是这样，应该在决策过程的特定点需要通知，还是应该向机构提供灵活性？38 8。ADM保障措施是否应该有任何豁免？如果是这样，应该包括哪些豁免，为什么？39 9。保障措施是否应取决于与ADM使用特定决策或行政诉讼相关的风险？39
自动化状态：现实主义视图
本文在三个部分中绘制了另一种“现实主义”视图。首先，政策制定者不太可能制定批评家的定制新调节，因为AI的双胞胎能力导致和治愈错误，偏见和不平等。在每个恐怖故事中都会有一个成功的故事 - 一种新技术使政府的工作更加有效，准确，敬意，尊重法则和公平。第二，相对于批评家的要求，公法始终受到根本性限制。的确，即使是进步的评论员长期以来一直警告说，政府的问题可能不会太少，但是太多了，而且新的程序负担，无论善意，都可以巩固已经缺乏活力的政府。最终的见解如下：未来的紧迫任务可能比AI的批评家所建议的更重要，更雄心勃勃。的确，如果算法问责制将被提起诉讼而不是立法，那么努力应比他们对法律适应的重点更多，即对现有的法律框架（尤其是普通行政法）的量身定制，尤其是普通行政法，对政府的新算法工具包进行裁缝。明智的适应，而不是占据大量学术文献的蓝天监管大修，应该是一天的顺序。本文使这条路开始了。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
自动核酸 - 酸化化学 -自动核酸分离。
体验我们建立的Chemagic 360仪器的革命性紧凑型台式设计。基于获得专利的化学磁珠技术，该系统为不同的样品处理和吞吐量需求提供了灵活的解决方案。可与三种化学杆头配置的系统可以从10μl -10 mL处理样品体积（请参阅第3页的表）。为了满足您的自动需求，该系统配备了化学软件和Chemagic 360分配器单元。这些允许与LIMS兼容的条形码阅读/示例跟踪和自动化缓冲区填充所有卷应用程序。由于其模块化设置，Chemagic 360仪器
新兴技术和自动事实...
Dharma，Eddy Muntina，F。LumbanGaol，H。Leslie，H。S。Warnars和B. Soewito。“ Word2Vec，Glove和FastText之间的准确性比较涉及卷积神经网络（CNN）文本分类。” J理论Appl Inf Technol 100，No。2（2022）：349-359。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。 “基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。 267-271。 IEEE，2021。 Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。 “用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。 al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。 “基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。 santos，法蒂玛·C·卡里利奥。 2023。 “虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。 2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。“基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。267-271。IEEE，2021。Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。“用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。“基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。santos，法蒂玛·C·卡里利奥。2023。“虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。“使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷，1868-1873。2019。
HAMMR自动撞击系统
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自动停车空间检测
对于驾驶员来说，在人口稠密的大都市中搜索合适的停车位非常困难。由于停车位无法实现严重的交通拥堵。自动智能停车系统正在新兴领域，并吸引了计算机视觉研究人员在这一技术领域做出贡献。在本文中，我们提出了一个基于视觉的智能停车框架，以帮助驾驶员有效地找到合适的停车位并保留它。最初，我们使用校准将停车区分为块。然后，对每个块进行分类以识别汽车，并与驾驶员有关保留或免费停车状态。可能，推荐系统的性能准确性高于最先进的硬件解决方案的状态，从而验证了提议的框架的至高无上。当今寻找停车位成为一个不容忽视的问题，它会消耗时间和精力。，我们已经使用计算机视觉技术来推断停车场的状态，因为从Witwatersrand大学收集的数据。
自动驾驶场景分类
头脑风暴方法涉及使用传统的头脑风暴为分类法创建问题列表。这形成了一种自下而上的方法，通过根据日常驾驶经验和更模糊的事件报告预测可能具有挑战性的事情。建模练习采取了更多自上而下的方法，考虑系统如何适应分类练习预测的一些挑战。理想情况下，两者应该在中间相遇，但是问题的分组不一定需要直接映射到应对策略，只要有全面覆盖，即即使策略是避免，也有一个机制可以处理每个问题，方法是不允许车辆暴露于该问题。举例来说，高速公路导航类型的功能通常不会被期望应对铁路平交道口的仲裁，因此尽管系统中没有为此设计的明确软件算法，但仍有覆盖范围。如何确保该功能仅在高速公路上使用，而不在次要道路上使用（可能有平交道口等许多其他道路）将成为该功能模型论证的一部分，并且可能包括仅依靠驾驶员仅在设计工作的地方使用它的策略，例如通过使用 GNSS/GPS 和地理围栏来主动防止它在其他地方使用。