XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOxon
Phillip P.A. Staniczenko Mphys vppil（Oxon）
布鲁克林学院和研究生中心，生态学，进化生物学和行为的博士子计划（EEB）； Ja-Maica Bay的附属教师，科学和弹性研究所（自2022年起）；美国自然历史博物馆无脊椎动物动物学系研究副研究副研究副研究员，玛丽兰大学公园国家社会社会社会 - 环境合成中心，社会生态网络大学，玛格丽特·帕尔默博士后研究员微生物研究员微生物研究员，玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·科特（Maryland Parke Invorys of Maryland Parke and Libogor of Libor and Libogor of Libor and Libogor of Frien and Liboger offier for figain Georgina MACE顾问科学家城市传粉媒介布里斯托尔生物科学学院项目，Jane Memmott教授博士后研究员生态网络生态网络芝加哥大学生态与进化系，Stefano Allesina Allesina Allesina
oxonfair：算法公平的灵活工具包
我们提出了OxonFair，这是一种新的开源工具包，用于在二元分类中执行公平性。与现有工具包相比：（i）我们支持NLP和计算机视觉分类以及标准表格问题。（ii）我们支持对验证数据实施公平性，使我们对各种过度适应的挑战进行了强大的态度。（iii）我们的方法可以根据真实的姿势，假阳性，假否定性和真实负面影响来优化任何措施。这使其比现有工具包更容易扩展和表现力。它支持两篇流行评论文章的所有9个和所有基于决策的小组指标。（iv）我们共同优化了一个与公平限制的性能目标。这可以最大程度地减少降解，同时实施公平，甚至改善了不充分调整的不公平基线的表现。OxonFair与标准ML工具包兼容，包括Sklearn，Autogluon和Pytorch，可在https://github.com/oxfordinterntertintinstitute/oxonfair上找到。