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将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
摘要国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高其产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保在稳健性，可重复性和准确性方面具有高度标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022，IAOS统计杂志）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用QF4SA质量框架，并将其质量维度的映射到算法公平性。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：首先，我们研究了公平性与每个质量维度的相互作用。第二，我们认为公平是它自己的额外质量维度，超出了到目前为止QF4SA中所包含的质量。第三，我们强调并明确地介绍数据，以及与应用方法论的相互作用。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何在官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习领域中促进方法论。几乎没有关于ML，公平性和质量维度的知识，因为我们向这些主题提供了介绍，因此需要进行官方统计数据。这些介绍也针对质量维度和公平性的讨论。
反疫苗的态度和风险因素不同意32,361英国成年人中对Covid-19的疫苗接种：对公共卫生通信的影响
背景：公共卫生干预措施减慢了共证于199大流行的蔓延，专注于保护患有严重疾病风险的个体。风险分类对于有效的大流行反应至关重要。然而，严重的Covid-19的现有风险模型缺乏社会人口统计学和临床风险因素以及地理特征的整合。方法：我们使用去识别的Medicare索赔提出了一个集成的多因素风险模型，用于严重的Covid-19，我们从中提取了1500万Medicare受益人的人口统计学和临床数据，其中有770,000 COVID-COVID-19案件，以及来自CDC Social culnerability Index的县和Zip-Code code code code code code code code code code code code code code code codex colexex。模型和相关的数字地图是作为国防部联合人工智能中心项目的一部分而开发的，供国民警卫队和其他军事人员在其支持医院和受到大流行影响的地方司法管辖区的支持任务中使用。结论：该多因素风险模型和衍生的数字地图可用于国家和地方卫生当局使用，以增强现有的大流行反应工具，包括监测Covid-19后期后遗症，Covid-19-19疫苗的优先次序，以及疫苗监测的安全性和效率。结果：该模型确认种族（黑色：1.64; 95％CI 1.61–1.68，美洲印第安人：OR 2.21; 95％CI 2.01- 2.42），年龄超过85（OR 1.75，95％CI CI 1.69-1.81），在ZIP QUART中的社会经济因子在ZIP QUART中的ZIP QUART SCIP Codi copi socio cody code，或1.95％的经济性数很高。 1.21-1.26), ESRD (OR 2.35; 95% CI 2.25-2.45) and chronic lung disease (OR 1.95; 95% CI 1.90-2.00) as leading risk factors for Covid-19 hospitalizations, but reveals low risk for COPD (OR 1.15; 95% CI 1.13 -1.17) and minimal or no risk for diabetes (OR 1.03; CI 1.01- 1.05），瑞士法郎（OR 1.10，95％CI 1.08-1.12）或高血压（OR 0.96; 95％CI 0.94-0.98），并证明了先前的疱疹带状疫苗免疫之间的关联（OR 0.74; 95％CI 0.71-0.77），以及较小的差异，较小的效果 新冠肺炎。
Carla Walker Act
在参议院引入的作者：参议员约翰·科恩（R-Texas）；彼得·韦尔奇（D-Vt。）在众议院引入了：代表凯利·阿姆斯特朗（R-ND-at at large）； Eric Swalwell（D-CA-14）背景：最近的创新，法医遗传谱系（FGG）技术通过显着提高与传统方法相比找到DNA匹配的概率来补充传统的DNA分析。该技术可以通过发现共享的DNA块来识别遗传概况的亲属，从而使研究人员能够建立有助于确定样本身份和解决病例的家谱。，合并后的DNA指数系统（CODI）尚未返回结果，FGG调查为解决犯罪的机会提供了很大的机会，这些犯罪持续了很长时间。通常，当犯罪嫌疑人的身份未知时，犯罪实验室将从犯罪现场回收的遗传物质上传到联邦调查局的国家数据库中，以搜索法医样本与任何已知罪犯之间的DNA匹配。这种传统的法医DNA分析形式仅检查13-20个短串联重复（STR）DNA标记，但FGG技术研究了更多的核苷酸多态性（SNP）。它是通过在公共遗传家谱数据库中与数百万人共享SNP标记的共享块来做到的。立法：《卡拉·沃克法案》将创建两个500万美元的试点计划，以支持FGG DNA分析，以帮助解决以前无法解决的冷病例。这项立法中的赠款资金将使这项尖端技术更广泛地可供调查机构使用，并帮助调查人员更好地解决以前无法解决的寒冷案件。该法案还将资助并实施一项试点计划，以资助未能导致DNA匹配的遗传样本的法医整个基因组测序。此外，《 Carla Walker Act》将资助新技术和设备，以进行法医遗传家谱，以协助识别工作并为以前身份不明的受害者寻求正义。该法案还将有助于免除错误的指控嫌疑人，并为受害者的亲人封闭。这项立法是以卡拉·沃克（Carla Walker）的名字命名的，卡拉·沃克（Carla Walker）于1974年被绑架，后来在德克萨斯州沃思堡（Fort Worth）被发现。不幸的是，由于当时的法医技术有限。FGG DNA分析能够将小格伦·麦克库利（Glen McCurley，Jr。）确定为卡拉·沃克（Carla Walker）的杀手。McCurley于2021年承认谋杀案，并于2023年7月14日在监狱中丧生。
数学家的大脑D.Roruelle 2月4日至5日，2020年...
这本书承诺很多，只提供了很少的东西（它的承诺）。这并不是说这不是一本好阅读，它很有趣1，而只是没有提供您的期望。至少它为您提供了有关数学家大脑的任何信息，如果您考虑一下，这是一种解脱。人们建议，获得科学了解数的唯一方法是研究人脑，这据说是创造了它们的。弗雷格会在他的坟墓里转身。现在的出发点是，数学是通过对公理系统的逻辑扣除来进行的研究，即询问公理是否是真的是毫无意义的，数学家的关注是什么只是可以从中得出的内容（以及该死的后果）。可以将这种数学的观点与像素对图片像素的呈现进行比较。无疑是一个客观的演示，其不可否认的用途，例如在数字媒体中复制和操纵，但没有任何图片的线索？看到一张照片时，人的思想从某种神秘的意义上浮出水面就可以理解它。但是，当面对像素编码涉及数百万个字节的像素时，被遗忘了。它的含义都保持在黑暗中。实际上“看到”是一个古典的隐喻，它可以通过逻辑推理的长链来表现出“理解”，但对它们的含义感到困惑。在这种情况下，您经常谈论“本地理解”。该项目像GDEL所展示的那个项目一样，从而使Death-Sknell成为数学的想法，只是正式的游戏。您可以看到夹具尾部难题的不同部分相互融合，但图片本身对您来说是不透明的。将数学减少到逻辑的想法，从而使弗雷格，罗素和怀特海等人热情地追求了它的基础，甚至希尔伯特也部分地陷入了其咒语，因为他被视为对数学的形式主义观点负责。但希尔伯特从来都不是一位内心的形式主义者，他的目的是指出数学的牢固性，这意味着没有矛盾及其力量（WirMéussenWissen，Wir Wilden Wissen）。与局外人可能相信的相反，Godel的定理对生活数学没有真正的影响，只能杀死“ Matematica Principia Matematica”所建议的概念。现在要了解公理方法，可以通过在公理和假设之间进行区分来做得很好。在欧几里得的论文中，其重要性不能被超越，公理是指思想原则，假定物理空间的事实。那些公理和假设不是任意的，而是基于直觉。大
对计算机科学与工程学硕士T2A计划的曲目的描述
（意大利语和英语）环境和数据智能。环境智能（AMI）的主题预处是一种数字环境，其中人类与多个智能电子设备进行互动，能够识别他们操作并使他们对用户需求的反应，预测其行为并对其存在的反应。计算能力分布在环境中的所有设备中。由于它的发展，电子和电信技术，这种情况变得越来越现实，这些技术使您可以通过无线网络互连大量设备，并且可以管理大量数据和信息。另一个基本支柱是由数据处理方法组成的，这意味着与数据和信号的生成，分析，操纵和处理，代码，建模和解释有关的所有过程。<分为不同的应用领域正在出现，取决于所考虑的特定环境，例如智能家居，智能建筑，智能城市，智能运输系统。ami应用程序在人的井（医疗保健，服务和支持，援助技术），贸易和营销，空闲时间和娱乐，艺术和文化，旅游业，环境管理和农业方面特别有趣。环境和数据智能。处理能力嵌入并分布在环境中的所有设备中。Il percorso didattico si focalizza sulle architetture e tecnologie software e hardware necessarie allo sviluppo di applicazioni AmI, così come sulle metodologie atte a processare e analizzare grandi quantità di dati, segnali e informazioni, ovvero multimedia information retrieval, pattern recognition, data mining, knowledge management e business 智力。环境智能（AMI）的领域设想了一个数字环境，其中人类与多个智能电子设备进行互动，这些设备意识到他们所采用的环境，并能够将其响应适应用户的要求，预测其行为并响应其存在。由于计算机工程，电子和通信技术的发展，这种情况变得可行，这些技术允许通过无线网络连接大量设备，并可以处理大量数据和信息。数据处理方法是其他基本支柱，包括生成，分析，操纵/处理，编码，建模和对数据和信号的理解背后的所有过程。不同的应用领域。特别有趣的是AMI在人们福祉（例如医疗保健，服务和支持，辅助技术），商业和营销，休闲与娱乐，艺术与文化，旅游业，环境管理和农业等领域的应用。轨道侧重于软件和硬件体系结构和所需的技术
Microsoft Word - R3034 草稿 NRW Cstl Sqz 数据和 LitRvw 26 Nov18.docx
执行摘要 证据监测选项要求的背景 威尔士自然资源部代表威尔士政府实施国家栖息地创建计划。该计划的目的是确定栖息地创建和及时提供环境补偿的机会，以促进海岸线管理计划的实施和威尔士 Natura 2000 网络的保护。国家栖息地创建计划主要关注沿海地区的影响，采取“保持路线”政策，并为洪水风险管理当局提供补偿性栖息地，但也可以成为第三方计划的补偿交付机制，这些计划在特殊情况下须遵守合作协议情况。国家栖息地创建计划负责提供足够数量和质量的适当补偿栖息地，以抵消“沿海挤压”1 对 Natura 2000 场地系列完整性的影响。因此，国家栖息地创建计划的交付是由以下信息通知的。海岸线管理计划（以及迪伊和塞文河口的洪水风险管理策略）和栖息地法规评估的预计损失。为了向威尔士政府证明国家栖息地创建计划能够管理栖息地损失和收益、破坏风险和资源过度分配风险的平衡，重要的是要确认创建措施具有必要的规模和质量以及 t