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DSCI-531 人工智能公平性课程大纲
● HW1：研究过程中的道德规范 - 这项作业将向学生介绍开展公平和道德研究的概念。重点将放在对 IRB 本质的历史理解上。学生将完成 CITI 人类受试者研究培训作为其作业的一部分。● HW2：数据和预测中的偏见 - 学生将学习将基本的数据挖掘技术应用于数据。学生将设计和对大型数据集进行统计测试。这些测试将围绕公平概念以及如何利用技术来识别不公平进行设计。● HW3：NLP 中的偏见 - 学生将学习命名实体识别中的性别偏见。解决这项作业需要基本的自然语言处理技术，包括基于转换器的语言模型，如 BERT。● HW4：网络中的偏见——在这项作业中，学生将学习和应用基本的网络技术来发现网络中的性别偏见。女性在网络中的代表性是更多还是更少？她们是否倾向于占据比男性更高或更低的中心位置？注意：在书面和编程作业中，描述和分析的完整性和清晰度与最终的正确答案一样重要。仅发送单个最终值（即使正确）是不够的。请参阅下表：
为数据科学家转变人工智能开发方式
python-graphviz 0.8.4 setuptools 40.8.0 cuda100 1.0.0 cudatoolkit 10.0.130 cudf 0.5.1 cuml 0.5.1 cupy-cuda100 5.2.0 nvstrings 0.2.0 matplotlib 3.0.2 python 3.7 matplotlib 3.0.2
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我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上述器械上市前意向通知，并确定该器械与 1976 年 5 月 28 日（即《医疗器械修正案》颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类且无需获得上市前批准申请 (PMA) 批准的器械基本相同（就附件中所述的使用指征而言）。因此，您可以根据法案的一般控制规定销售该器械。虽然这封信将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备清单、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不评估与合同责任担保相关的信息。但是，我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。
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稳定性 AI – 提交给 USCO
我们认为，人工智能开发是对现有内容的一种可接受的、变革性的、对社会有益的使用，受到合理使用的保护，并有助于实现版权法的目标，包括“促进科学和实用艺术的进步”。4 人工智能模型具有创造性、分析性和科学性应用，远远超出了“按一下按钮，获取一张图片”或“按一下按钮，获取一首诗”的范围。这些模型将改变基本服务的提供方式，从医疗建议到个性化辅导；推动科学研究的突破；彻底改变我们在线搜索和获取信息的方式；并支持一些最重要的公共和私人机构的知识管理、分析或决策。此外，我们认为现行法律为防止侵权使用人工智能工具提供了足够的保障，尽管我们已敦促政策制定者在必要时加强对不当使用身体或声音肖像的规则。
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2025 年 1 月 7 日 — ... 陆军工程兵团。（TXR-1406）07-10-23。签名人：买方：和 ... 建筑物和建筑物内的个人财产。第 7 节 ...
