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9 月 18-19 日 NGIC 招聘会
• 负责研究和综合来自多个来源（例如来自各种情报资源和/或数据库）的信息，以开发全源情报产品、评估并响应广泛客户（包括作战人员、情报、国土安全和决策者社区）的信息请求。• 与国防部、跨机构和外国合作伙伴以及内部和外部努力和利益社区进行协调和合作，以确保分析产品反映整个情报界的贡献。• 有关更多信息，请参阅 NGIC 职业网站上的详细职位公告。
差异在公平分类中的混杂作用
在不同训练的模型之间预测的差异是公平二进制分类中的重要，爆炸率不足的错误源。实际上，某些数据示例的差异是如此之大，以至于决策可以有效任意。为了调查这个问题，我们采用了一种实验方法，并做出了四个总体贡献。WE：1）定义一个称为自矛盾的度量，源自差异，我们将其用作衡量和降低任意性的代理； 2）开发一种结合算法，即预测是任意的时弃权分类的； 3）对公平二进制分类中方差（相对于自愿和任意性）的作用（相对于自愿和任意性）的作用进行最大的实证研究；以及4）释放一种工具包，该工具包使《美国房屋抵押贷款披露法》（HMDA）数据集易于用于未来的研究。总的来说，我们的实验揭示了关于基准数据集上结论的可靠性的令人震惊的见解。在考虑预测中存在的任意性数量时，最公平的二进制分类台 - 在我们甚至尝试采用任何公平干预措施之前。这一发现质疑了常见算法公平方法的实际实用性，进而表明我们应该重新考虑如何选择如何测量二进制分类中的公平性。
公平格式spake 5（programma（a4））
9.30-10.30 |小组 - WP领导者Elena Agliari，Fabio Galasso，Giorgio Grisetti，Luca Iocchi，Maurizio Lenzerini，Stefano Leonardi，Roberto Navigli，Fabio Navigli，Fabio Patrizi，Sapienza，Sapienza
Fischer的公平股权法
通过税收优惠在联邦一级鼓励的电动汽车（EV）采用，对HTF产生了进一步的压力。电动汽车不缴纳联邦天然气税，因此不会为HTF做出贡献。尽管如此，它们的重电池的重量是内燃机的重量高达三倍。例如，福特F-150闪电重6,000磅，而F-150内燃机平均重量为3,000磅。福特EV野马重近5,000磅，带有内燃机的福特野马重3500磅。重量的显着增加对道路产生了巨大影响，随着时间的流逝，需要进行更多的维护和维修。联邦政府制定了一项战略，以确保电动汽车支付其公平份额进行道路维护。
美国公平访问和反兴趣法律
联邦和州的“公平访问”或“反债券”法律和法规在过去五年中一直在迅速发展，并密切追踪美国政治气候变化。这些法律和法规旨在确保金融机构可以使其服务可用，而不会歧视从事合法活动的个人或企业，这些活动可能被视为有争议或政治上的敏感。“公平访问”要求通常禁止金融机构根据政治意见，宗教信仰以及环境，社会和治理（ESG）标准等因素拒绝或取消服务对客户的服务。尽管此类法律和法规的目的是促进公正性，但他们对金融部门提出了重大挑战。
公平且体面的工作议程
摘要：这篇关键评论对全球酒店业中的主要工作条件进行了全面的检查。它突出了普遍的问题，例如不平等的薪酬结构，广泛的就业不足，技能不足，工作压力增强，收入不稳定和社会流动性约束。这些不利条件不仅具有重大的社会后果，而且对员工福祉和心理健康产生了不利影响，从而导致人才保留和招聘挑战的匮乏。在此背景下，该研究倡导采用公平而体面的工作议程（FDWA），作为改善酒店工作者生活的关键战略。尽管政府的努力，例如在全球，地区和国家一级实施FDWA，但有意义的变化仍然难以捉摸。为了解决这一差距，提出了一套全面而有针对性的措施，以成功实施FDWA。此外，本文为行业从业人员，政策制定者和研究人员提供了宝贵的见解，旨在触发一致的行动，以实现酒店业内的公平和尊严的工作条件。通过拥抱公平和体面的原则，利益相关者可以促进一个更具可持续性和包容性的行业生态系统，最终改善酒店工作者的生活，同时增强该部门在全球市场中的韧性和竞争力。
2016 年工程学院实习博览会
Bee'ah 电话：+97165729000 传真：+97165729333 邮政信箱：20248，沙迦 网站：info@beeah.ae 社交媒体：https://www.facebook.com/beeahuae \ Bee'ah 是中东地区领先的、屡获殊荣的综合环境和废物管理公司，将成为综合回收和废物管理物流的唯一提供商。新推出的计划将使 Bee'ah 将一流的动态废物管理运营应用于全球最著名的企业之一，具体化该公司向邻近酋长国进行广泛扩张的计划。Bee'ah 将实施动态废物管理计划，执行专门为满足每场展览的需求而设计的综合运营，这将包括根据中心举办的每场活动的需要调度不同的车辆。
可解释的人工智能作为公平决策的证据
本文将提出，解释对那些受模型决策影响的人（模型患者）来说是有价值的，因为它们提供了过去不利决策不公平的证据。根据这一建议，我们应该支持产生两种反事实的模型和可解释性方法。第一种反事实是公平的积极证据：一组受患者控制的状态（如果改变）将导致有益的决定。第二种反事实是公平的消极证据：一组不相关的群体或行为属性（如果改变）不会导致有益的决定。根据自由平等主义的思想，这些反事实陈述中的每一个都与公平有关，即对一个人和另一个人区别对待只有在每个人可能控制的特征的基础上才是合理的。解释的其他方面，例如特征重要性和可诉求性，在这种观点下并不重要，也不必成为可解释人工智能的目标。
加州公平计划商业包装
我们的 FAIR Plan Commercial Wrap 产品通过加利福尼亚州的批发经纪人销售，作为加利福尼亚州 FAIR Plan 的配套保单，填补了空白，为商业地产所有者提供了获得特殊形式保险的可行途径。这款 DIC 保险产品由慕尼黑再保险专业 A+ 保险公司支持，为 FAIR Plan 保单提供相应的限额，为业主提供更全面的保险。
生成式人工智能的公平性和合理使用
* 埃默里大学法学院人工智能、机器学习和数据科学法学教授。本文的一个版本于 2023 年 9 月 28 日在美国大学华盛顿法学院第十二届 Peter A. Jaszi 版权法杰出讲座上发表。本文是在我于 2023 年 7 月 12 日向美国参议院司法委员会知识产权小组委员会关于版权和生成式人工智能的听证会作证时起草的。感谢 Tonja Jacobi 的见解和鼓励。还要感谢 Bryan Choi、Peter Jaszi、Mark Lemley、Ed Lee、Fred von Lohmann、Pam Samuelson、Joshua Simmons、Ben Sobel 和 Ryan Whalen 的反馈。本文是为题为“新人工智能：ChatGPT 和其他新兴技术的法律和伦理影响”的研讨会准备的，该研讨会由《福特汉姆法律评论》主办，并由福特汉姆大学法学院神经科学与法律中心共同赞助，于 2023 年 11 月 3 日在福特汉姆大学法学院举行。