XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
Alexa Fluor 647标记的单克隆抗C11D5.3 SCFV ...
C11D5.3是一种特异性BCMA的IgG1小鼠单克隆抗体，它是多发性骨髓瘤和淋巴瘤免疫疗法的靶标。C11D5.3 SCFVC11D5.3 SCFV
M1F00152011417E电力事实标签（EFL）...
TDU的交付费用包括TDU通过无标记的所有重复指控，可能包括所得税退款骑士（ITR）。ITR退款金额根据用法而变化。此价格披露是一个基于平均价格的示例 - 您的服务平均价格会根据您的使用而有所不同。您每月支付的价格将包括基本费用，能源费和TDU交付费用。其他关键条款和问题请参阅服务条款说明，以全面清单，存款政策和其他条款。
M1F00120495908O电力事实标签（EFL）美国...
AEP得克萨斯州中央送货费用包括来自AEP Texas Central通过未加价的所有经常性指控，并且可能包括所得税退款骑士（ITR）。ITR退款金额根据用法而变化。**麦卡伦/任务区的客户以前由Oncor服务的客户将不接受TC-3，NDC或SRC费用或与SRC相关的ADFIT信用。其他关键条款和问题请参阅服务条款说明，以全面清单，存款政策和其他条款。
X2F00159813333A电力标签（EFL）...
Oncor电动输送费用包括所有经过的重复费用，而无需加价。平均价格不包括州和地方销售税。您支付的实际价格会根据您的每月使用情况而有所不同。所反映的“总价”包括使用30％负载系数计算的所有月度重复费用和剩余需求费用。请注意，您的实际需求费将根据您的负载因子而有所不同。某些地点可能会受到特殊费用的约束，该费用不包括在电动服务的总平均价格中，例如其城市授权的地下设施的费用。有关更多详细信息，请参见“城市列表和授权费用”的OnCor服务关税。其他关键条款和问题请参阅服务条款说明，以全面清单，存款政策和其他条款。
美国EPA，农药产品标签，Ho Bio G250,02/20/2025
根据注册人提供的信息，以上命名的农药在特此注册，根据联邦杀虫剂，杀菌剂和啮齿动物法案（FIFRA）注册。注册绝不可以被机构解释为对该产品的认可或建议。为了保护健康和环境，行政人员在动议中可能随时暂停或取消根据该法案的登记农药的注册。与根据本法案的产品注册有关的任何名称的接受不应被解释为赋予注册人独家使用该名称的权利，或者如果其他人涵盖了该名称或使用该名称的使用权。该产品根据FIFRA第3（c）（7）（a）条有条件注册。您必须遵守以下条件：
FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签
清理WorldCat中的重复记录是我们可以采取的最有影响力的措施之一，以提高WorldCat的质量并改善图书馆及其用户的体验，这是我们合作努力保持准确和有用数据的关键组成部分。虽然OCLC专家和图书馆社区的成员最适合从事这项工作，但我们知道，使用人类将其扩展到整个世界猫，这根本不是一个可行或可持续的解决方案。因此，我们已经开发了一个AI机器学习模型，以识别WorldCat中的重复记录。那是您进来的地方。我们需要您验证和增强模型对重复记录的理解以扩展工作，从而最终提高了整个合作社和图书馆社区的WorldCat质量。
一项关于延迟部分标记数据流的半监督学习的调查
未标记的数据出现在许多域中，并且与流应用程序特别相关，即使数据丰富，标记的数据也很少见。要解决与此类数据相关的学习问题，人们可以忽略未标记的数据，而只专注于标记的数据（监督学习）；使用标记的数据并尝试利用未标记的数据（半监督学习）；或假设可以根据要求提供一些标签（主动学习）。第一种方法是最简单的，但是可用的标记数据量将限制预测性能。第二个依赖于查找和利用数据分布的基本特征。第三个取决于外部代理以及时提供所需的标签。本调查特别注意在半监督环境中利用未标记数据的方法。我们还讨论了延迟的标签问题，这会影响完全监督和半监督的方法。我们提出一个统一的问题设置，讨论学习保证和现有方法，解释相关问题设置之间的差异。最后，我们审查当前的基准测试实践，并提出改编以增强它们。
金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。