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人群调查报告草案
最初成立于2011年，CrowdTangle的创建是为了通过与Facebook集成来帮助非营利组织建立社交网络，但它变成了一种工具，使人们能够看到什么故事在平台上最快传播。Facebook在2016年购买了该平台，使其免费并向包括人权组织，记者，事实检查员和独立研究人员提供给数千名新用户，并将其变成了整个社交媒体行业实时平台透明度的主要例子。crowdangle此后已被用来识别全球，尤其是全球多数派的虚假信息来源；在2020年美国大选之前纠正有关政治言论的分布的记录，并展示了如何使用该平台组织1月6日的美国国会大厦的袭击；并证明有关COVID-19的虚假叙述是如何传播的。，但近年来，元开始将资源从人群中转移，促使他们猜测他们会关闭平台。
Crowded Table Farm 商业计划
● 到 2024 年 9 月 1 日，我将在距离波特兰 30 英里以内找到 1 英亩的土地进行租赁。● 在农场的第一年，我将种植食物，每周获得 35 份 CSA 股份。● 我将在农场每月举办社区活动，为食品和艺术品获取基金筹集资金，以支付 5 份 CSA 股份的费用。● 从我找到土地后开始（希望在 2024 年秋季），我将开始制定可行的种植计划，并与至少 3 名其他农场导师分享该计划。● 2024 年秋季，我将申请 MOFGA 的熟练工计划。● 我将利用明年（2024-2025 年）的冬季制作营销材料、网站和徽标。● 我将研究各种选择，并决定使用哪种簿记方法来跟踪财务状况。● 我将评估我的储蓄、细节和我的土地租赁以及我的基础设施和设备需求，并确定我需要从贷款和补助金中获得多少资金。 ● 我将寻求商业顾问的帮助，确定适合我的运营的融资来源。
cysiam宣布与CrowdStrike合作，以增强英国国防供应链的网络弹性
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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
人群DNA查看2025年（及以后）将在文化中取代哪些趋势
我们已经在开发产品中看到了这一点，可以使惊人的幻想飞行，例如Halo，AI头带，它将使用超声和机器学习模型的组合来允许用户控制自己的梦想。“我们将共同追求人生最大问题的答案，”它嘲笑。或在其AI产品中使用伪宗教语言的品牌代表无所不在的力量。这全都导致AI变得迷人和奇妙……
潜入公平池：算法公平，合奏预测和人群的智慧
算法在我们的私人和公共生活中扮演着许多重要角色。他们产生搜索引擎结果，在社交媒体上组织新闻源，并确定有希望的浪漫伴侣。他们为司法，贷款，社会福利和大学录取决定提供了信息。他们还提出了紧迫和烦恼的道德挑战。例如，美国刑事司法系统中使用的一些算法预测个人是否会累进。著名的是，已经发现这种算法表现出明显的种族和性别偏见，例如将黑人非累犯者评级为比白人非养育者更喜欢重新审判（Angwin等人（Angwin等），2016a，b）。在某种程度上对这种发现的反应中，算法公平的研究在计算机科学，哲学和其他领域中扮演着重要的作用。从这些研究中得出的理论上有趣且在道德上显着发现的是，实施明智的公平概念可以兑现，以付出代价（Corbett-Davies et al。，2017年； Menon和Williamson，2018年； Kearns and Roth，2019年）。
混沌速成课程特别报道：CrowdStrike 全球中断后技术团队如何应对
人们很容易忘记 IT 运营弹性最重要的因素：人为因素。人们往往忽视这一点，而更倾向于引入最新的尖端技术并专注于扩展基础设施和运营，而没有真正考虑 IT 团队是否有能力应对日益增加的工作量。
在多任务众包系统中以同意驱动的数据重复使用：by-design解决方案
移动人群允许在时间和空间上收集大量数据，以养活我们的环境知识，并将这些知识与用户行为联系起来。但是，移动人群面临的一个重大挑战是保证为贡献用户保存隐私。众包系统中的隐私保存导致了两种主要方法，有时是合并的，分别是为了换取奖励的隐私，并利用了增强隐私的技术'''匿名化数据'。尽管相关，但我们声称这些方法不能充分考虑到用户对所提供数据的使用的容忍度，以便人群系统保证用户保证用户的预期机密水平，并促进了对不同任务的人群的使用。为此，我们利用了completeness属性，该属性可确保所提供的数据可用于所有者同意的所有任务，只要它们与其他来源进行分析，并且由于用户对用户的相关贡献而没有违反隐私的侵犯，并且更加严格的隐私要求。因此，挑战是要在分析数据时确保completentions在允许数据中用于尽可能多的任务，并促进所得知识的准确性。这是通过对数据分布敏感的聚类算法来实现的，该算法优化了数据重用和实用程序。使用SGX飞地的原型实现进一步允许运行实验，以表明我们的系统会导致合理的性能开销，同时为恶意对手提供强大的安全性。尽管如此，即使在有恶意的对手能够在服务器端起作用的恶意对手，我们至关重要的是，我们为此引入了by-design-by-design架构利用可信赖的执行环境。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。