XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFair
用于疾病预测的公平机器学习模型
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为改善生活质量带来了巨大潜力。它还会产生重大的社会、文化和其他意想不到的风险。我们旨在从种族多元化的高收入国家的主要卫生专家的角度探索可应用于疾病预测 ML 模型的公平概念。2022 年 7 月至 12 月期间，对新西兰 (NZ) 卫生部门的主要专家进行了深入访谈。我们邀请的参与者是其族裔社区的主要领导人，包括毛利人 (土著)、太平洋岛民和亚洲人。访谈问卷包括六个部分：(1) 对医疗保健分配的现有态度；(2) 对全科医生 (GP) 级别所持有的数据的现有态度；(3) 疾病预测模型在 GP 级别可接受的数据；(4) 在部署这些模型时获得收益与产生不必要担忧之间的权衡；(5) 减少风险预测模型中的偏见；(6) 将社区共识纳入疾病预测模型以获得公平结果。研究表明，参与者一致认为，机器学习模型不应因数据偏差和算法不公平而造成或加剧医疗保健领域的不平等。对公平概念的探索表明，预测建模必须考虑精心选择的数据类型，而获取利益与产生不必要担忧之间的权衡产生了相互矛盾的意见。参与者对使用机器学习模型表示高度接受，但对不平等问题以及这些模型如何影响最脆弱的群体（如中年及以上的毛利人和生活在贫困社区的毛利人）表示深切担忧。我们的研究结果有助于开发考虑种族多元化社会社会影响的机器学习模型。
2025 年采购博览会征集演讲嘉宾如果您知道......
并行会议 5 主题：增强供应商多样性：企业和创业成功的战略和数据驱动实践 形式：小组讨论 时长：45 分钟 发言人人数：1 名主持人 + 3 – 4 名小组成员 日期和时间：4 月 16 日星期三中午 12 点 – 下午 12:45* 描述：本次小组讨论将探讨供应商多样性在当今市场中的关键重要性，重点关注企业如何在增强多元化企业家能力的同时增加多元化支出。参与者将讨论有效的数据实践和策略，帮助企业跟踪、衡量和加强其供应商多样性工作。企业家将分享如何有效地与企业合作伙伴互动、强调他们的价值主张以及在供应链中寻找机会的见解。小组成员将共同提供可行的解决方案，以促进一个更具包容性的生态系统，使企业和多元化供应商都受益。 关键要点： 1. 利用数据产生影响：了解如何有效地使用数据分析来跟踪和报告
采购博览会2025年，如果您知道的话，请致电发言人...
并发会议2主题：AI和道德采购：以智能采购形式导航责任：小组讨论长度：45分钟的演讲者数量：1个主持人 + 3 - 4个小组成员日期和时间：4月16日，星期三，上午11:45 - 11:45 AM*描述：作为人工智能（AI）的整合从未有过智能的习惯，这是对人工智能（AI）的整合，这是智能的。本小组讨论将汇集行业专家，以研究AI技术和道德采购实践的交集。参与者将探讨使用AI来提高采购效率，算法的潜在偏见以及透明度和问责制在采购决策中的重要性。与我们一起进行有关组织如何利用AI的权力的引人入胜的对话，同时坚持他们对道德标准和负责任的采购的承诺。关键要点：1。了解采购中的AI：获得有关AI技术如何重塑
补充信息：多求和器 - multi-responder Ultimatum游戏中的公平性
在此补充信息中，我们将证明并显示在手稿主要部分中使用的几个关键定理和观察结果。在下一节中，我们首先证明了两个与两个多求和器 - 多响应者Ultimatum游戏（MPMR UG）具有独特的进化稳定策略。我们还证明，在复制者的动力学下，人口组成的球员纳什均衡状态，稳定状态的人口扮演着派生的进化稳定策略，尽管在人群范围内。在“一般情况下”，我们将结果从两个和两个mpmr ug扩展到多个响应者和多个建议者的任意数量，并表明，在这种情况下，对于任何子游戏，也有一个独特的进化稳定策略（除了纯零报价外）。此外，我们证明，如果响应者在每个子游戏中扮演此ESS NASH均衡，那么在体面的NASH平衡建议中必须提出相同的优惠。
共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
拉塔县公平董事会常规会议 - Saffire
▪ January 2025 • East Side Market Place and Parking for Fair 2025 ACTION ITEM • Fair Board Fundraiser Ideas • Review of Beer Vendor Bids for Fair 2025 ACTION ITEM • Livestock Weigh in Representatives from Board • Review/Setting of Camper & Animal Registration and Fees ACTION ITEM • Schedule for Round Robins and Livestock Judging Contest ACTION ITEM • Review of K/O Consulting Plan Options and Plan Selection ACTION ITEM • Animal Shelter Ideas ACTION ITEM • Director & Partner （4H，FFA，LMA）报告
塞文冷水集市总体规划
科尔德沃特市中心是一个古色古香的历史村庄，有商店、餐馆、古董店等。科尔德沃特商业改善区 (BIA) 通过美化工作、活动、促销和营销为该镇和当地企业提供支持。科尔德沃特集市靠近市中心，因此为建立互利关系提供了机会，这不仅有利于集市和商业区，也有利于塞文居民和游客。
人类公平信念的跨文化检查...
摘要在本章中，我们将三个不同的思想链整合在一起，认为“公平”的概念在各种文化之间差异很大。因此，确保人类互动符合相关的公平标准，需要深入了解部署AI-ai-ai-apecy系统的文化背景。不这样做，不仅会导致AI-ai-ai-ai-ai-a-a-ai-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-necy结果产生不公平的结果，而且还会降低对系统的合法性和信任。第一个链涉及技术行业中所采取的主要方法，以确保支持AI支持的系统是公平的。这种方法是将公平性降低到可以普遍应用的一些数学形式主义，这是一种典型的西方公平概念。第二链涉及公平的替代概念，它们源于东方哲学传统，即儒家美德伦理。了解来自各种文化背景的个人如何看待公平性（尤其是他们对人类与人类互动中公平性的信念）对于理解他们将如何解释人类互动中的公平性至关重要。基于这些哲学和行为差异的基础，正如实证研究所强调的那样，第三链融合了政治学和跨学科研究的见解。这种观点为设计支持AI的系统提供了宝贵的指导，以与上下文相关的公平标准保持一致。在制度决策的背景下研究现有的对公平性的信念为人们从AI生成的决策中的期望提供了宝贵的见解。这些期望通常包括关键要素，例如足够的透明度，明确的问责制以及与系统做出的决定的机制 - 所有这些都是程序公平的重要组成部分。不是采用一种千篇一律的方法来确保AI系统的设计和部署，必须仔细考虑包括社会政治和文化背景在内的操作环境，以确保该系统符合相关的公平标准。
2025春季职业公平公司列表（截至1/28/25）
城市体验的使命是“我们创造了惊人的体验”。我们的标志性水经验是品牌城市巡游，我们的渡轮服务是城市渡轮部的一部分。在当地，恶魔城市巡游是到旅游恶魔岛的独家提供商。在全国范围内，我们的船只从优雅的晚餐巡游Bateaux到高速铝制乘客渡轮，以及介于两者之间的一切。我们有一个Seaward Services，Inc。部门：一家全方位服务的运输，海滨物流和管理公司，专门从事政府和商业船只的运营和维护。我们的最新发展是Hornblower Wind -New CTV提供了用于海上风能构建和OPS的船员。城市体验，恶魔城市巡游和Seaward Services通过USCG MMC寻求合格的水手和工程师，进行离岸和岸边运营。
