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对脑电图刺激（EEG）光谱的织物触觉刺激的神经感知性歧视
在神经科学中，对织物皮肤相互作用期间感觉知觉的精确评估仍然很少。本研究旨在通过脑电图（EEG）光谱强度研究对织物刺激的皮质感觉反应，并评估EEG频带，传统的主观问题汇总和材料的物理特性之间的关系。招募了十二名健康的成年参与者，以测试三种具有不同纺织品组成的织物1）棉花，2）尼龙和3）聚酯和羊毛。通过织物触摸测试仪（FTT）定量评估织物的物理特性。邀请受试者通过主观问卷和客观的脑电图记录来评估织物样品的感觉知觉。响应于不同的织物刺激而获得了theta和伽马条带的脑电图和伽马条带的显着差异（p <0.05）。theta和伽马力表现出与问卷评估的大多数主观感觉和FTT织物的物理特性（p <0.05）的相关性。EEG光谱分析可以用于歧视不同纺织品组成的织物刺激，因此表明织物刺激过程中的感觉感知。这一发现可能为通过EEG光谱分析提供进一步探索感知感知的证据，这可以应用于对未来假体中皮肤触觉的脑发生者的研究以及对行业中感觉知觉的自动检测。
使用近红外光度法快速辨别驻留空间物体
我们的新数据集为我们提供了重叠的宽带红外颜色和相同颜色波段的高分辨率光谱。我们精心选择了目标，包括具有已知成分的混合物体，以便开发和评估新技术来解释我们的宽带近红外光度测定。由于所有之前发表的研究都集中在地球同步轨道上的物体上，因此 Molniya 有效载荷和 RB 的加入是对现有文献的独特补充。我们首次能够在相同类型的全分辨率近红外光谱的背景下分析近红外光度测定。我们提供了有关改进感兴趣的光谱带以进行表征的见解，并提供了一种使用效率更高的近红外光度测定技术来提高快速识别能力的方法。
欲望都市：航天工业中性别歧视的根源
摘要：女性对科学技术领域贡献巨大，而女性在历史上被排除在科学领域之外，导致世界更加贫穷。尽管许多行业都存在性别差异，并继续受到性别歧视的影响（例如银行业、农业、采矿业、卡车运输业、工程业等），但在我们面向未来的人类愿景中，没有哪个行业像科学，尤其是空间科学那样占据如此重要的地位。对于在男性主导的全球航天行业工作的女性来说，太空是女性的前沿领域，有着天顶。联合国 (UN) 报告称，2016 年，航天行业只有 20% 的工人是女性，而且这一数字在三十年来没有改善。如果没有制度变革和性别文化态度的重大转变，女性就无法对抗其严峻的处境。科学与人权息息相关；参与科学可以提高女性的教育和独立性、生活机会、社会地位和基本人权。在地球上，父权制意识形态贯穿着我们的日常生活，但太空为人类开启新篇章提供了机会。关键词：空间研究、性别偏见、航天工业、性别歧视、宇航员版权所有：Bronwyn D. Lovell 引言女性对科学技术领域贡献巨大，而女性历史上被排除在科学事业之外，导致世界变得更加贫乏。多样性是学科发展的关键，而科学需要女性。尽管许多行业都存在性别差异，并且继续受到性别歧视的影响（例如银行业、农业、采矿业、卡车运输业、工程业等），但在我们面向未来的人类愿景中，没有哪个行业像科学，尤其是空间科学那样占据如此重要的地位。对于在男性主导的全球航天工业中工作的女性来说，太空是一条女性的边疆，有着天穹的天花板。联合国（UN）报告称，2016 年，航天工业中只有 20% 的工人是女性，而且这一数字在 30 年来一直没有改善（UNOOSA nd）。 20% 并不是一个令人鼓舞的数字，然而，当考虑到女性在该领域往往扮演的低级角色时，女性在航天工业中的处境就更加糟糕了。例如，截至 2019 年 1 月，NASA 劳动力信息立方体显示，其男性员工数量几乎是女性员工数量的两倍（11,343 人对 5,884 人）。然而，仔细观察，从事工程职位的男性人数是女性的三倍多（8,208 人对 2,419 人）。担任高级科学职位的男性人数是女性的五倍多（76 人对 13 人），担任高级管理职位的男性人数是女性的两倍多（279 人对 119 人）。相反，担任一般行政职务的女性多于男性（1,333 人对 706 人）。从这些数据来看，我们可以看到，尽管女性在全球航天领域占比 20%，但她们获得特权的可能性远低于男性。因此，即使女性参与航天工业，她们作为一个群体，也不能说是充分或平等地参与。
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
算法、人工智能和残疾......
如果雇主的招聘技术不公平地筛选出符合条件的残疾人士，他们也违反了《美国残疾人法案》。雇主可以使用与工作相关且符合业务需要的资格标准。但雇主必须提供所要求的合理便利条件，使残疾申请人或雇员能够满足这些标准，除非这样做会造成过度困难。在设计或选择招聘技术来评估申请人或雇员是否具备所需技能时，雇主必须评估这些技术是否非法筛选出残疾人士。3 雇主应在使用前检查招聘技术，并在使用时定期检查，以评估它们是否筛选出能够在有或没有所需合理便利条件的情况下执行工作基本职能的残疾人士。例如，如果县政府使用面部和语音分析技术来评估申请人的技能和能力，那么患有自闭症或言语障碍等残疾的人可能会被筛选出来，即使他们有资格胜任这份工作。一些雇主试图评估他们的招聘技术，以了解它们对某些群体（如少数族裔）的影响。寻求对残疾人采取同样措施的雇主必须牢记，残疾有很多种，招聘技术可能会以不同的方式影响每种残疾。
CA立法者在2025年恢复AI反歧视法案
AI反偏见法案针对自动决策工具（ADTS）的监管。此类法案旨在解决围绕使用人工智能技术来做出可能对人的生活产生法律，物质或类似重大影响的相应决定的透明度和公平关注。在科罗拉多州制定了类似的措施 - （https：//www.shrm.org/topics-tools/employment law-compliance/colorado-enacts-ai- law）2024年（sb 24-205-（sb 24-205-） https://www.shrm.org/topics-tools/news/talent-acquisition/nyc-ustlines-compliance-requriance-requirentess-equirentess-ai-bias law）在2023年（https://rules.cityofnewyork.us/wpp--us/wp-/wp-/wp-.us/wp-/wp-/wp-/wp-/wp--i-ai-bias law）内容/上载/2023/04/dcwp-noa for-automated-ophoy-ophoymated-ophoy-decision-decisionMaking-tools-2.pdf））。
非法代理歧视：一种挑战固有歧视算法的框架
新兴奖学金表明，欧盟的法律歧视法律概念 - 以保护特征为由给予不同的待遇 - 可能适用于各种算法决策背景。这具有重要的含义：与间接歧视不同，直接歧视框架中通常没有“客观理由”阶段，这意味着直接歧视性算法的部署通常是非法的。在本文中，我们专注于在算法上下文中最有可能直接歧视的候选人，称为固有的直接歧视，其中代理与受保护的特征无疑地联系在一起。我们借鉴了计算机科学文献，暗示在算法背景下，“基于治疗的理由”需要从两个步骤中理解：代理能力和代理使用。只有在两个要素才能指出的情况下才能指出歧视是“基于”受保护的特征。我们分析了我们提议的代理能力和代理使用测试的法律条件。基于此分析，我们讨论了可以开发或应用以确定算法决策中固有直接歧视的技术方法和指标。
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细胞绘画近年来引起了人们的兴趣，因为它使研究人员能够捕捉到对各种扰动的细胞反应的全面图片。细胞绘画测定法使用六个污渍来标记DNA，细胞质RNA，核仁，肌动蛋白，高尔基体，质膜，内质网和线粒体。然而，“油漆”或染料的其他组合也是可能的，可以根据研究需求的方式可视化略有不同的细胞成分和过程。这样一个例子是fenovue™多晶体染色套件。该试剂盒允许DNA，脂质液滴，肌动蛋白，线粒体和溶酶体染色。及其溶酶体和脂质液滴标签该套件量身定制用于研究与
具有手性鉴别能力的螺旋排列熔融碳空心纳米球
完整作者列表： Maruyama, Jun；大阪工业技术研究所，环境技术研究部 Maruyama, Shohei；大阪工业技术研究所， Kashiwagi, Yukiyasu；大阪市立技术研究所， Watanabe, Mitsuru；大阪工业技术研究所，电子材料研究部 Shinagawa, Tsutomu；大阪工业技术研究所，电子材料研究部 Nagaoka, Toru；大阪工业技术研究所，材料科学与工程研究部 Tamai, Toshiyuki；大阪工业技术研究所，森之宫中心 Ryu, Naoya；熊本工业研究所，材料开发部 Matsuo, Koichi；广岛大学 Ohwada, Mao；东北大学，先进材料多学科研究中心 Chida, Koki；东北大学， Yoshii, Takeharu；东北大学，先进材料多学科研究中心 Nishihara, Hirotomo；东北大学先进材料多学科研究中心 Tani, Fumito；九州大学材料化学与工程研究所 Uyama, Hiroshi；大阪大学，
计算机拒绝时：欧洲对算法歧视的法律回应
近年来，对算法系统部署而产生的基本权利的侵犯的担忧已有所增加。尤其是全球研究表明，在各种决策过程中使用的算法系统可以区分受合法保护的群体。例如，在具有里程碑意义的决定中，意大利法庭迪·博洛尼亚（Di Bologna）发现，交付平台使用的代名词排名算法是使骑手访问骑手可以访问用于预订工作转变的系统是间接歧视的。2在确定哪些骑手优先级时，该系统构建了其“可靠性”和“参与”的量度，这些量度没有考虑到合法保护的原因，例如罢工，疾病，疾病，残疾，个人信仰或护理职责（仍然由多数妇女执行）。通过不公平地对待所有工作转移的取消，该系统不公平地限制了骑手的工作机会。在奥地利，所谓的“ AMS”算法是由国家就业机构委托授权或拒绝求职者支持的，基于他们找到就业机会的预测。研究人员表明，在某些版本中，预测系统对女性求职者的负重分配了负重（尤其是当他们有护理职责时3），并且考虑到诸如候选人的迁移背景，健康障碍和年龄等特征，从而使该系统可能会歧视合法受保护的群体（Kayser-Bril，2019年； 2019年； Alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et alhutter et 2020）。研究揭示了欧洲算法歧视的许多其他例子（有关最近的概述，请参见Wulf，2022年）。在一定程度上，欧洲制定的反歧视法可以解决算法歧视。然而，关于这些法律的解释和应用，出现了棘手的问题。现有立法还表现出差距和缺点，尤其是在机器学习系统的背景下。本章研究了这些问题，并提出了如何在算法社会中执行平等的反思。这样做，它首先仔细检查了算法歧视的根和机制，并提出了工作定义，目的是消除现有的语义混乱。第二，本章研究了现有的反歧视法律框架的缺点，并区分了监管，概念，教义和程序差距。最后，本章提出了对执行（算法）平等的一些思考。这样做，本章反映了根据算法歧视的问题，对法律框架的不同可能解释的规范含义。