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关于数字营销中道德和隐私问题的研究
摘要本研究论文讲述了数字营销世界内的道德和隐私含义。检查在线广告，以探讨针对性的广告系列，数据收集实践和用户分析如何影响消费者的隐私。在本文中，我们正在调查消费者对他们的个人数据的看法。我们还在研究消费者对数据隐私和安全性的态度如何影响其在线行为，包括愿意共享信息并与个性化内容互动。我们正在分析人们对公司使用数据将产品出售给他们的想法。本文还在研究有多少人希望他们的数据保密和安全。我们正在分析有多少人认为他们的数据没有被滥用。我们还透露他们的数据被保密且安全。
拉丁裔选民之间的经济优先事项和关注
4。尽管拉丁美洲人的大多数计划在2024年总统大选中投票（确定为57％的人将投票，另有16％的可能性），但许多人尚未坚定地承诺这样做。有大量的外展机会与拉丁裔选民互动并缩小了非常多样化的拉丁裔选民中不同人口群体的参与差距。
一封回应疫苗担忧和错误信息的公开信
全球已有 25 万人接种了至少一剂 COVID-19 疫苗，接种量超过 62 亿剂。此外，研究人员还评估了通过自我报告系统确定的重要安全信号。许多卫生机构和咨询小组独立分析了研究结果并支持接种 COVID-19 疫苗，其中包括加拿大公共卫生署 (PHAC)、加拿大国家免疫咨询委员会 (NACI)、美国疾病控制和预防中心 (CDC) 和免疫实践咨询委员会 (ACIP)、世界卫生组织 (WHO)、欧洲疾病控制中心 (ECDC) 以及其他全球公认的权威信息来源。还必须说，我们的医院和重症监护室里挤满了感染 COVID-19 的人，而不是患有疫苗相关问题的患者。在当地，艾伯塔省卫生部和艾伯塔省卫生服务局 (AHS) 为卫生专业人员和患者提供最新信息。 AHS 的 COVID-19 科学顾问小组制定了快速证据简报，以使用不断发展的最佳证据来回答问题，并向卫生专业人员提供建议。据 CDC 称，美国和其他国家的多项研究表明，两剂 COVID-19 mRNA 疫苗可有效对抗由祖先和变异毒株引起的 COVID-19 感染（包括有症状和无症状感染）。它们还可有效预防重症、住院和死亡。截至 2021 年 9 月 29 日，加拿大已有超过 27,000 人死于 COVID-19。疫苗接种前的死亡率高于现在，但已知病例的总体死亡率为 1.7%。死亡并不是唯一重要的结果，因为除了社区正在经历的社会混乱之外，还有健康的年轻人在感染 COVID-19 和复杂的住院后经历长期的 COVID 后遗症。这种疾病给艾伯塔省带来了直接和间接的悲剧和毁灭性后果。虽然疫苗被证明可以有效预防严重感染、住院和死亡，但没有一种疫苗是 100% 有效的。一些接种疫苗的人可能会被感染，但在大多数情况下，任何疾病表现都相对较轻。尽管这种情况很少发生，但在我们试图为大多数人口接种疫苗时，越来越多的人中只有一小部分人看起来像是接种疫苗后感染。这并不意味着疫苗不起作用，随着我们社区中接种疫苗的人数增加，社区中 COVID-19 感染的总数将会下降。这将有助于保护那些在完全接种疫苗后可能无法得到充分保护的免疫和其他健康状况不佳的人，并保护尚未接种疫苗的儿童。疫苗可显著降低接种疫苗者感染 COVID-19 的几率，从而降低阿尔伯塔省居民感染病毒的风险。我们对疫苗预防传播的了解：目前的证据支持疫苗可降低 COVID-19 传播给他人的风险。目前的证据不支持疫苗不能预防传播，因此接种疫苗毫无意义。
关注北卡罗来纳州的定向沼气项目
执行总结北卡罗来纳州的所有工业猪运营（包括生产沼气的工业）必须安装清洁技术，以防止对附近社区以及我们的河流，溪流和空气的伤害。20多年前，在北卡罗来纳州东部的洪泛区发生了一系列毁灭性的猪泻湖之后，史密斯菲尔德食品（Smithfield Foods）承诺放弃有害泻湖和Sprayfield系统，并开发和实施更清洁的，更可持续的技术来管理工业猪业务的废物。在开发了几种新的，改进的技术之后，该公司（这是世界上最大的猪肉生产商）所列出的，它无法在其任何运营中安装它们。现在，史密斯菲尔德（Smithfield）现在通过安装定向的沼气技术来赚取可观的利润，并再次为社区和环境负担，以减少公共卫生和增加污染的成本。这不是朝着环境可持续性迈出的一步，而只是该公司进一步巩固其过时的，原始的废物管理系统，这些系统被证明会损害北卡罗来纳州。Smithfield Foods和Dominion Energy于2018年11月成立了Align RNG，致力于投资有指导的沼气项目。定向的沼气项目涉及覆盖一个无衬里的猪废物泻湖，将封面下产生的甲烷捕获，通过新管道的迷宫运输气体，在中央公司拥有的中央，公司拥有的设施中处理，并将精制的天然气注入天然气管道中。我们反对对齐RNG提出的定向沼气项目，并呼吁结束猪废物管理的泻湖和喷雾系统。该系统（就像依赖于其的Align RNG项目一样）会损害有色人种的社区。泻湖和喷雾系统污染了我们的河流，溪流和我们呼吸的空气，污染地下水，威胁饮用水，产生有害气味，造成有害的空气污染并威胁邻居的健康。对齐RNG的指示沼气项目将加剧许多危害。沼气项目增加了水污染的威胁。覆盖废物泻湖会增加液体废物中氨的浓度，这些氨仍将喷洒到农田上，并且经常流入我们的地表水或渗入地下水中。它还增加了无衬里泻湖的向下压力。指示的沼气项目甚至更糟，因为消化，运输和存储期间的甲烷泄漏可能会减轻任何假定的气候利益，同时建造管道可能会破坏湿地，从而为防止洪水提供重要的保护。
解决您对 COVID-19 疫苗的担忧
本资源由技术援助提供者准备，仅用于提供指导。本文件的内容（除非基于法定或监管机构或法律）不具有法律效力，也不旨在以任何方式约束公众。本文件仅用于向公众澄清法律或机构政策下的现有要求。
对 Corby BESS 风险的严重担忧
加州公共事业委员会 505 Van Ness Avenue San Francisco, CA 94102 主题：反对在索拉诺县建设 Corby 电池储能系统 (BESS) 亲爱的委员们， 我写信是为了表达我对在索拉诺县建设 Corby 电池储能系统 (BESS) 的深切关注和反对。 虽然我承认可再生能源基础设施对于实现加州气候目标的重要性，但该设施拟建位置存在巨大风险。 基于现有的科学数据和实际事件，我敦促加州公共事业委员会 (CPUC) 重新考虑是否批准在目前的配置和位置建设该项目。 1. 火灾隐患和有毒排放 锂离子电池是最有可能用于 Corby BESS 的技术，但它容易发生热失控，即过热在电池单元之间不受控制地蔓延，从而引起火灾和爆炸的现象。这种规模的设施发生一次事故就可能导致灾难性后果：火灾风险：美国国家消防协会的研究显示，热失控事件的温度可能超过 1,000°F (537°C)。众所周知，电池存储设施中的火灾很难扑灭，有些事故，例如 2021 年澳大利亚的特斯拉 Megapack 火灾，需要超过 72 小时才能控制住。有毒排放：涉及锂离子电池的火灾会释放有害气体，包括氟化氢 (HF)、一氧化碳和挥发性有机化合物。美国国家职业安全与健康研究所 (NIOSH) 指出，氟化氢即使在低浓度 (30 ppm) 下也会造成严重的健康风险。这种气体可以扩散数英里，使数万居民面临呼吸和化学危害。科学参考：《消防技术杂志》发表的一份报告强调，大规模锂离子电池火灾会产生浓密的有毒羽流，需要在 1-5 英里范围内进行疏散
保护公民的人工智能伦理问题趋势……＆……
1）时间管理：人工智能时间管理工具可以分析员工的日程安排，确定任务的优先顺序，并有效分配时间。通过考虑个人的工作量、截止日期和优先事项，人工智能可以优化日程安排，从而减少潜在的员工倦怠。当教师使用人工智能对学生的学术作品进行评分和评估是否存在抄袭时，人工智能的优势也显而易见。2）更快地提高生产力：人工智能可以自动执行重复且耗时的任务，并同时处理多个任务，从而缩短周转时间并提高效率。人工智能可用于自动执行大学工作人员执行的许多重复且耗时的管理任务，例如评分作业、创建教学大纲和处理报告。3）执行数据和预测分析：人工智能算法可以比普通人更快地分析和处理大量数据。这些算法可以快速识别模式和趋势，执行预测分析，并提供洞察力以改进组织的决策过程。人工智能可用于主动识别陷入困境的学生并为他们提供成功所需的支持。人工智能辅导系统可以通过为学生提供个性化的指导和反馈来提高学生的学习成绩。人工智能还可以根据学生的兴趣和能力为他们创建个性化的学习路径。尽管人工智能的优势显而易见，但我们必须认识到某些固有的局限性。人工智能无法复制某些人类特质，而这些特质是决策和解决问题各个方面的关键组成部分。人类的经验和情商在细致入微的决策、同理心和创造性解决问题方面发挥着重要作用，而在这些方面，人工智能系统可能难以匹敌人类的参与能力。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
道德在深入了解隐私问题
在AI中，安全是另一种道德考虑。AI系统的扩散导致收集和检查大量个人信息。数据集可能包括广泛的个人信息，包括但不限于个人的姓名，地址，健康记录和银行帐号。保护这些信息并将其用法限制在其预期的目标中至关重要。可能会因数据泄露而引起大量隐私入侵，这是AI的重大问题。对AI系统的任何妥协或开发都可能导致披露机密信息。为了减轻这种风险，至关重要的是，在整个人工智能系统的整个开发过程中都必须考虑安全。确保个人有能力决定人工智能系统是否可以访问和利用其机密数据同等重要。