1 Denis J Galligan,酌处权:官方酌处权法律研究(OUP 1990)。2 Reuben Binns,Lilian Edwards和Rebecca Williams,“法律和监管框架,负责使用自动决策做出和公共部门身体的辅助决策”(2021)TLEF工作文件 2024年6月6日访问。3 Marion Oswald,“公共部门的算法协助决策:使用控制酌情权力的行政法规则构建问题”(2018年)皇家学会A 376的哲学交易; Binns,Edwards和Williams(n 2)。
本指南感谢许多个人的贡献,其中包括 Wayne Binns(已故)、Claude Culvenor、John Kingsbury、Kenneth Lampe(已故),以及众多植物学家、毒理学家、图书管理员和技术助理,他们帮助明确重点,提供精神支持,提供有用材料,并提供信息源。特别感谢 John Wiersema 将多种有毒植物纳入 GRIN,并与合著者 Blanca León 共同出版《世界经济植物:标准参考》一书,为本书提供了范本。手稿审阅者包括 Marion R. Cooper、Elizabeth A. Dauncey、Terry D. Jacobson、Lynn F. James、Anthony W. Johnson、Anthony P. Knight、Ross A. McKenzie、Kip E. Painter、James A. Pfister 和 Richard J. Schmidt。本指南对他们的努力表示感谢。我也向编辑选定的匿名评论者表示感谢。
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随着人们越来越意识到算法偏见和自动化侵入的社会风险,数据驱动的人工智能系统中的公平性、问责制和透明度问题在医疗保健、贷款发放和招聘等多个高风险环境中受到越来越多的学术关注(例如,Barocas & Selbst,2016 年;Holstein、Wortman Vaughan、Daumé III、Dudik & Wallach,2019 年;Veale、Van Kleek & Binns,2018 年)。虽然如何设计更透明、更负责的系统的问题在教育人工智能学术领域引起了一些关注(例如 Bull & Kay,2010;2016;Conati、Porayska-Pomsta 和 Mavrikis,2018;Holstein 等人,2019;Shum,2018),但教育人工智能 (AIEd) 系统中的公平性和公正性问题却受到的关注相对较少(Blikstein,2018;Ferguson,2019;Holmes、Bialik 和 Fadel,2019;Holstein 和 Doroudi,2019;Shum 和 Luckin,2019)。
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感谢多位个人的贡献,包括 Wayne Binns(已故)、Claude Culvenor、John Kingsbury、Kenneth Lampe(已故),以及众多植物学家、毒理学家、图书管理员和技术助理,他们帮助明确重点、提供精神支持、提供有用材料并提供了信息来源。特别感谢 John Wiersema 将多种有毒植物纳入 GRIN,并与合著者 Blanca León 共同出版了《世界经济植物:标准参考》一书,为本书提供了范本。手稿审阅者包括 Marion R. Cooper、Elizabeth A. Dauncey、Terry D. Jacobson、Lynn F. James、Anthony W. Johnson、Anthony P. Knight、Ross A. McKenzie、Kip E. Painter、James A. Pfister 和 Richard J. Schmidt。感谢他们的努力。也感谢编辑选择的匿名审稿人。
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Chris Binns 先生 规划和基础设施主任(代理) 威洛比市议会 PO Box 57 Chatswood NSW 2067 尊敬的 Bins 先生 我指的是威洛比市议会的请求,该请求要求规划、工业和环境部(以下简称“该部”)全力支持制定修订的 Chatswood CBD 规划和城市设计战略(以下简称“该战略”),该战略应与提交的战略补充方案中的建议保持一致。该部将继续支持市议会制定该战略,该战略将寻求提升 Chatswood 作为大悉尼都市区未来 20 年关键战略中心的作用和重要性。该部指出,该战略是一份高层次的战略文件,将为市议会的未来工作提供指导,包括制定全面的当地环境计划修正案、开发控制计划和特定地点的规划提案。该战略也与市议会目前的战略规划工作相一致,该部对该战略的认可将有助于协调这些政策,包括:
1。Otoki Y,Yu D,Shen Q,Salt DJ,Ramirez J,Gao F,Masellis M,Swartz RH,PC的歌曲,Pettersen JA,Cato S,Nakagawa K,Nakagawa K,Black SE,Black SE,Black Fager W,Black Fager W,Taha Ay。血清磷脂的定量脂肪分析揭示了阿尔茨海默氏症的持不同政见者j阿尔茨海默氏症。2023,93(2):665-682。2。Ye D,Liang N,Zebarth J,Shen Q,Ozzoude M,Goubran M,Rabbi JS,Ramirez JS,Ramirez J,Scott CJM,Gao F,Gao F,Bartha R,Sr,Sr,Sr,Lawrence-Dewar JM,Hassan JM,Hassan A,Hashi Masellis M,Black SE,Swartz RH,Taha AY,Swardfager W. Markers和Stroke。j am heart Assoc。2023,3; 126901
简介 文献综述:商业中的人工智能技术 人工智能 (AI) 是一种对企业具有底线重要性的变革性技术,它在重新定义新问题的同时也提供了革命性的解决方案。本文献综述通过解决三个关键问题来探讨人工智能在商业中的作用:企业在使用人工智能时面临哪些挑战、人工智能为企业解决了哪些问题以及人工智能未来的商业潜力。 集成和实施 企业面临的最大挑战是将人工智能融入现有系统。但许多组织没有必要的基础设施或技术专业知识来无缝采用人工智能技术(Bughin 等人,2018 年)。此外,许多中小企业可能无法负担或证明此类财务投资是合理的,以过渡到人工智能驱动的流程(SME)。 数据管理 企业经常难以有效地管理和使用数据,部分原因是他们的成功在很大程度上取决于数据的可用性,而人工智能系统是海量的数据,而且业务数据通常不像它应该的那样精致。在这些问题中,数据隐私、数据质量、数据孤岛阻碍了人工智能的成功部署(Ransbotham 等人,2017 年)。遵守 GDPR 规则又增加了一层复杂性。伦理和社会问题从伦理上讲,人工智能的采用伴随着伦理困境,如决策偏见以及工作岗位流失。这些问题需要并有望在建立道德准则和监管框架方面取得进展;而这些框架仍处于起步阶段(Binns,2018 年)。