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数据提交和数据标记活动及参与赏金计划的条款
4.2 税费：您承认并同意，您有义务将从 Sapien 收到的所有报酬报告为自雇收入。收到 Sapien 的任何资金后，您有责任支付所有所得税。您有责任遵守适用于您的任何当地、州、省、联邦或国际税法和法规。您必须确保及时进行所有必要的税务申报和付款，并保留准确的记录以支持您的税务报告义务。Sapien 不负责代表您预扣任何税款，您同意赔偿并使 Sapien 免受因您未能报告和支付任何适用税款而引起或与之相关的任何索赔、责任、损害、损失和费用（包括合理的律师费）。
食品标签：营养含量索赔
Abbreviation/Acronym What It Means APA Administrative Procedure Act CDRR Chronic Disease Risk Reduction Intake CVD Cardiovascular Disease Dietary Guidelines Dietary Guidelines for Americans DV Daily Value DRV Daily Reference Value c-eq Cup Equivalent DRI Daily Reference Intake DGAC Dietary Guidelines Advisory Committee FDA Food and Drug Administration FD&C Act Federal Food, Drug, and Cosmetic Act FGE Food Group Equivalent FPED U.S. Department of Agriculture Food Patterns Equivalents Database GRAS Generally Recognized As Safe FSDU Foods for Special Dietary Use HHS U.S. Department of Health and Human Services G Gram IOM Institute of Medicine OMB Office of Management and Budget National Academies National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine NFL Final Rule Food Labeling: Revision of the Nutrition and Supplement Facts Labels, Final Rule NHANES National Health and Nutrition Examination Survey NSLP国立学校午餐计划NLEA营养标签和教育法NTE营养素，以鼓励NTL营养限制Oz-eq盎司等效的MG Milligram Oz oz oz oz
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。
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。
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
SOPP 8412：产品标签审查
2013 年 2 月，美国食品和药物管理局（FDA）颁布了一项新的标签法规（PLR），要求从 2006 年 6 月 30 日起，BLA 和 NDA 的标签须符合 21 CFR 201.56 和 201.57。对于 2001 年 6 月之前批准的 BLA、NDA 和功效补充剂，PLR 的实施是自愿的。PLR 修订了现有的标签法规，要求新的和最近批准的人用药品和生物制品的处方信息除了完整的处方信息外，还要包括交叉引用的重点部分和目录。它还建立了某些必需内容、标签的重新排序和最低格式要求。PLR 的目的是使处方信息更易于理解和参考，以便从业者改善风险和收益沟通以及风险管理。有关更多信息，请参阅行业指南：人用处方药和生物制品标签 — 实施 PLR 内容和格式要求（2013 年 2 月）。
回复：GSK 对文件编号 FDA-2024-D-3903“人类处方药和生物制品标签中的药物相互作用信息-内容和形式”的评论
指南建议，当与申办方的药物同时给药可能导致需要调整另一种药物的剂量时，申办方可以参考另一种产品的标签。我们不同意这种做法，并建议将此文字从指南中删除。参考另一家公司的产品标签来获得剂量建议超出了法律的要求。申办方必须提供有关其自身产品的完整信息，而不是其他产品的信息。我们认为，鉴于医生有责任了解他们所开的任何药物的剂量建议，因此只需指出可能需要调整剂量就足够了。因此，让他们参考另一个标签是没有必要的。此外，另一个标签将来可能会修订，这可能会对这种“交叉引用”产生不利影响。
PKH67绿细胞膜标签套件
PKH67绿细胞膜标记试剂盒使用专有的膜标记技术稳定地融入了带有长脂肪型尾巴（PKH67）的绿色荧光染料中，并将其纳入细胞膜的脂质区域。套件（稀释剂C）中提供的标记缓冲液是一种水溶液，旨在保持细胞活力，同时在标记步骤中最大化染料溶解度和染色效率。稀释剂C对哺乳动物细胞是同性渗透性的，不含洗涤剂或有机溶剂，但也缺乏生理盐和缓冲液。根据标记的细胞类型，标记的细胞的出现可能从明亮，均匀到点状或斑点变化。