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减轻新冠肺炎疫情对旅游业的影响并支持复苏
该报告还参考了一系列虚拟政策对话，这些对话将政策制定者、私营部门代表和国际组织聚集在一起，分享知识并确定潜在的解决方案和政策行动的优先领域。私营部门代表包括：Booking.com、欧洲旅游协会 (ETOA)、欧洲酒店业协会 (HOTREC)、欧盟旅游技术公司、国际航空运输协会 (IATA)、STR、TUI 集团、世界经济论坛 (WEF)、世界旅行和旅游理事会 (WTTC)。国际组织也参加了这些讨论，包括：国际劳工组织 (ILO)、联合国环境署、联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO)、联合国世界旅游组织 (UNWTO)、世界银行和世界贸易组织 (WTO)。
减轻电池存储调试期间的风险
这些早期故障的原因之一在于大型电池存储项目的复杂性。硬件，软件和电化学反应的具有挑战性的组合必须共同起作用。同时，新技术和供应商通常以有限的经验冲入市场。因此，许多电池项目在调试过程中遇到了无法预测的故障。当发生这种故障时，可以将项目时间表延迟数月，因为不同的各方争先恐后地确定根本原因并找到修复它的方法。随着时间表的伸展和压力的增强，许多利益相关者的手指指向开始。
用LLMS评估和减轻MT中的性别偏见
在机器翻译的域内，性别偏差被定义为MT系统产生翻译的趋势，这些翻译反映或永久化了基于文化和社会偏见的刻板印象，不平等或假设（Friedman和Nis-Senbaum，1996; Savoldi等，20221）。Given that the presence of such bias can lead to harmful con- sequences for certain groups — either in repre- sentational (i.e., misrepresentation or underrepre- sentation of social groups and their identities) or allocational harms (i.e., allocation or withholding of opportunities or resources to certain groups) — (Levesque, 2011; Crawford, 2017; Lal Zimman and Meyerhoff, 2017; Régner et Al。，2019年），这对于彻底调查和减轻其发生至关重要。尽管如此，解决性别偏见是一项多方面的任务。性别偏见是所有生成NLP模型中普遍存在的问题，而LLM也不例外
减轻贝斯的爆炸风险和火风险（电池...
储能的发展将在未来几十年中增加，以达到2030年全球400 gw的存储空间，而迄今为止100 GW。[1]固定存储系统使用锂离子电池，这些电池可能会出现热失控的风险并导致严重的火灾，在某些情况下会导致爆炸。存在BESS失败事件的数据库[2]，并表明自2018年以来，发生了62起事件，导致BESS发生火灾或爆炸，该事件平均每年平均有10个严重事件。此外，在大多数情况下，这些事故发生在不到3年历史的储能系统上。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。
减轻儿童早期睡眠健康差异
摘要在生命的第一年中，贫困增加了睡眠问题的风险，例如晚期睡眠和频繁的夜间觉醒。反过来，患有睡眠问题的儿童成年后更有可能继续出现身体健康和心理健康状况。连接了睡眠和生物压力系统的发展，因此睡眠问题可能导致压力激素皮质醇的异常功能，并有助于持续社会经济健康差异。睡眠对大脑和齿状发育也至关重要。睡眠习惯，例如就寝时间不一致和缺乏就寝时间常规，在经历贫困和压力的家庭中更为常见。要解决儿童早期睡眠问题，迫切需要政策，以帮助低收入家庭获得行为睡眠干预；为家庭提供负担得起的医疗保健，住房和营养；并调整托儿和学校练习以支持健康的睡眠。
识别，缓解和预期算法决策的偏见
问题陈述ML用于跨各种领域的结果决策，例如减少累犯，雇用和信贷贷款。但是，可以通过使用历史人类数据的算法来学习和巩固社会偏见。不同类型的偏见，可以在ML管道的每个步骤中引入。公平性已成为算法决策的重要考虑因素，因为最近的案例强调了减轻对某些人口统计群体（Barocas，Hardt和Narayanan 2023）的不合理的缺点的重要性。在ML中的一项工作努力在不同的群体中为公平性而奋斗，这导致了许多所谓的群体公平标准。群体公平标准关注算法决策对个人生活的影响（Mehrabi等人。2021）。目标是避免在社会人口统计学群体之间进行系统的缺点。尽管ML取得了有希望的进展，但仍有一个警告：良好的预测模型不会自动导致公平。即使是一个完全准确的预测指标也不会为受影响的个体的公平结果。但是，量化决策系统的公平性并不简单，因为没有普遍接受的定义对算法决策系统的含义。任何在道德上适当的公平概念都在很大程度上取决于上下文，即使在给定的上下文中，人们可能会不同意“公平”。使Matters更加困难，先前的研究表明
减轻高扣除健康计划的负面影响
减轻高额健康计划背景的负面影响，同时增加获得健康保险对患者有益，对医疗保健方面的关键挑战仍然存在。即使一项健康计划涵盖了一项服务，患者也可能会以共付额，共同保险和/或大型医疗费用的形式产生巨大的费用，而这些医疗费用必须在承担自付额之前必须支付。这些费用已被证明会导致人们，尤其是那些在少数社区，收入低的人和/或患有慢性病的人，以放弃护理。在高扣除卫生计划（HDHP）的背景下，可以加剧护理的财务障碍。HDHP是与传统健康计划相比，与较低的保费，较高的免赔额和更高的成本分担要求相关的保险计划。HDHP下的较低保费可能会引起诱人，而HDHP的入学人数近年来急剧增加。但是，HDHP免赔额的规模也急剧增加，这导致面临自付自付额（OOP）医疗保健费用增加的患者的财务挑战。在研究HDHP动力学时，研究发现，通过HDHP实现的医疗保健支出的降低是由于患者只是接受了较少的医疗服务。降低建议的基于证据的医疗服务的患者会导致负面的临床结果，增加差异和更高的总成本。改善改善HDHP的有害影响的潜在策略将需要整个医疗保健连续性的利益相关者的努力。有效增强患者获得高价值护理的福利设计计划，健康计划必须在整个临床连续体负担得起的高价值护理中。
人工智能公平实验室：识别和减轻网络偏见
来源：Nicol Turner Lee、Paul Resnick 和 Genie Barton，2019 年 5 月 22 日。算法偏见检测和缓解：减少伤害的最佳实践和政策。布鲁金斯学会，技术创新中心，算法偏见检测和缓解：减少消费者伤害的最佳实践和政策 | 布鲁金斯学会。
减轻生成式人工智能中的偏见（学生摘要）
生成式人工智能 (AI) 因其生成文本、图像和其他形式内容的出色能力而备受关注。然而，生成式人工智能系统的一个固有且日益令人担忧的问题是偏见。这些人工智能模型往往表现出以英国为中心的偏见，往往忽视多样性的重要性。这可以归因于它们在来自互联网的大量数据集上进行训练，这些数据集不可避免地继承了这些数据源中存在的偏见。使用这些数据集会导致人工智能生成的内容反映和延续现有的偏见，涵盖性别、种族和文化刻板印象等各个方面。解决生成式人工智能中的偏见是一项复杂的挑战，需要付出巨大的努力。为了解决这个问题，我们提出了一种构建具有社会倾向的中等规模数据集的方法。这些数据集可用于纠正数据集中现有的不平衡或训练模型以生成具有社会包容性的材料。此外，我们还介绍了基于这些社会倾向数据集训练我们的模型所得出的初步结论。