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本体论增强公平数据点搜索
摘要公平数据点在满足公平原则的努力中起着越来越重要的作用。它为机器提供了对不同类型数字对象的元数据的可读访问。在本文中，我们关注数据集的元数据。自首次参考实施以来，已经开发了更量身定制的实现，并将其部署在医疗保健和生命科学领域。但是，这些越来越多的公平数据点实例和发布的数据集带来的问题是从大量资源中可以找到相关数据集。为了有效查找相关数据集，我们需要利用其元数据的丰富性和良好的排名算法。在本文中，我们报告了公平数据点参考实现的搜索和排名功能的增强。具体来说，我们通过在类术语之间创建关联和班级描述和标签中经常出现的单词来提高其语义搜索能力。我们还对搜索结果实现了基于TF-IDF的排名算法，以呈现用户最相关的结果。通过这两个增强功能，公平数据点可以响应用户的搜索请求，并具有更高的覆盖范围，并根据术语频率 - 逆文档频率（TF -IDF）指标提供更相关的结果。
多路复用成像数据处理中公平质量控制的观点
多路复用成像方法越来越多地用于大型组织区域的成像，从样品的数量和每个样品的图像数据大小来产生大型成像数据集。由于从大量的染色目标中频繁的技术文物和异质性填充，可以简化多路复用图像的分析，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道。在这些管道中，一个处理步骤的输出质量通常取决于上一个步骤的输出和每个步骤的错误，即使它们显得很小，也可以传播和混淆结果。因此，在图像处理管道的每个不同步骤中，严格的质量控制（QC）对于正确分析和解释分析结果以及确保数据的可重复性至关重要。理想情况下，QC应该成为成像数据集和分析过程的组成部分且易于检索的部分。然而，当前可用的框架的局限性使交互式QC难以集成大型多重成像数据。鉴于多路复用成像数据集的大小和复杂性的增加，我们提出了将QC整合到图像分析管道中的不同挑战，并提出了可能建立在生物图像分析最新进展之上的可能解决方案。
退伍军人事务部需要改进估算...
VA 使用 COVID-19 补充资金来支持应对疫情的新举措，例如扩展 VA 的信息技术基础设施以提供远程医疗服务。它还利用这些资金来支持已经建立的 VA 项目，例如在 VA 医疗机构提供医疗保健。当 COVID-19 疫情爆发时，VHA 要求补充资金以继续运营以完成其使命。然而，VA 发现它没有准备好估计在如此灾难性事件期间所需的补充资金数额，因为它没有这样做的建模能力。VHA 官员告诉 GAO，他们尚未开发估计未来灾难（例如疫情）成本所需的建模能力，因为这种建模超出了其与负责制定 VA 预算预测的精算顾问签订的合同范围。通过开发用于估计应对潜在未来卫生紧急情况所需资源的建模能力，VHA 将能够更好地准备快速估计资源需求，从而实现更好的管理和规划。
住房建设生产力：我们可以解决吗？调查价格欺诈和不公平的定价实践
价格歧视，其最简单的形式涉及向不同的消费者收取不同的价格，以使企业能够根据每个消费者愿意和能够支付多少价格设定价格。它采用多种形式。这是由于缺乏竞争而实现的。如果有竞争向希望或必须支付更高价格的客户收取高昂的价格，因为竞争对手将这些价格降低到正常水平。本报告确定了许多例子，包括银行（可能会留下的客户的利率更好），电力（商业客户的价格优于消费者，甚至允许较低的供应成本）和医疗专家，这些专家为近乎相同的服务提供了截然不同的价格。通过数字平台，新技术，详细的客户数据和成熟的利润最大化定价方法的兴起，更大程度地利用了对价格歧视的兴起。
费尔菲尔德县综合计划
综合计划满足了1994年南卡罗来纳州地方政府综合规划启用法（《计划法》）的要求，该法案确立了全面的计划，这是地方政府规划过程的重要组成部分。法律将当地规划委员会任务制定全面计划。一旦采用，该计划将成为未来增长和发展的蓝图，以及准备和采用实施该计划的工具（例如，分区条例和土地发展法规）。《计划法案》中概述的组织综合计划的框架需要检查十（10）个计划要素，这在表1.1中进行了总结。
展览会出口证书报告年度-2023
免责声明：美国驻新德里大使馆 - 外国农业服务（FAS）农业事务办公室（OAA）准备了该博览会报告，以作为希望向印度出口食品和农产品出口食品和农产品的美国利益相关者的参考指南。虽然在准备本报告时都采取了所有可能的护理，但提供的信息可能不是完全准确的，因为政策自制备以来已经发生了变化，或者是因为没有有关这些政策的清晰且一致的信息。强烈建议美国出口商在运送任何货物之前，都可以验证与外国客户的全套进口要求，这些进口要求通常最有能力与地方当局进行研究。任何产品的最终进口批准都受到印度在产品进入时的解释的印度规则和法规的约束。” [注意：使用Google Chrome访问链接，以防它们不使用Microsoft Edge打开印度主机站点的地理网站在滚动的基础上访问]。
措施保护价值链完整性和透明度，并应对
非正式交易者进一步完成《金融法》号2023年13月13日提供了有关到达市场路线的指南措施，并于2024年1月8日由财政，经济发展和投资促进的新闻声明提供了澄清和一致性，以允许进行平稳的业务运营，并告知上述客户和公众，以确保业务连续性，公平和公平性，公平性和公平性。与商业社区和其他利益相关者进行了广泛的咨询，从而制定了保护价值链完整性的措施，并且已经审查了这些措施。制造商，批发商和零售商应通过2023年第13号财务法案中的法律规定来处理其交易。因此，该公开通知应是保护价值链完整性和透明度的措施的参考点。
算法公平用途的限制
在本文中，我们将历史版权原则应用于文本到图像生成的不断发展的状态，并探讨了新兴技术构造对版权的公平使用学说的含义。人工智能（“ AI”）经常接受受版权保护的作品的培训，这通常涉及在没有所有者授权的情况下进行大量复制。这种复制可能构成Fira Facie版权侵权，但现有的指导表明，公平使用应适用于大多数机器学习环境。马克·勒姆利（Mark Lemley）和布莱恩·凯西（Bryan Casey）认为，当模型的输出超越其输入的目的时，通常应在公平地使用受版权保护的材料上的训练机学习（“ ML”）模型。他们的论点在AI的领域中很引人注目。然而，当代AI生成新艺术品的能力（“生成AI”）提出了一个独特的案例，因为它明确地试图模仿该表达式版权打算保护。杰西卡·吉洛特（Jessica Gillotte）得出结论，生成的AI并非违反版权侵权，因为司法指导需要遵守宪法势在必行的命令，以在技术变革模糊版权的边界时促进新作品的创建。即使确实发生了侵权，吉洛特（Gillotte）也发现合理使用将是有效的防御，因为训练AI模型会改变原始作品，并且不太可能损害原始艺术家的市场上的受版权保护工作。我们的论文通过技术细节探索特定生成的AI用例，从而偏离了先前的奖学金。最终，我们认为公平用途的第一个因素，使用的目的及其第四个因素，即对受版权保护的工作的影响，都与在生成的AI用例中合理使用的发现。但是，即使没有发现文本对图像模型具有变革性，我们也认为，单独的市场篡夺潜力足以否定了公平的使用。
