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人工智能可解释性白皮书
- 从数据中可以了解到虚假相关性，这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度，导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外，这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用，特别是在受监管的行业，例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行（通常是匹配代理指标）与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。
公平的人工智能
信息系统 (IS) 目前正在经历根本性转变：直到最近，决策支持都是基于规则的确定性算法开发的。然而，随着人工智能 (AI) 的最新进展，这些决策规则已被概率算法（例如深度学习；参见 Kraus 等人）取代。2020 ）。概率算法通过从数据中学习现有模式进行推理，一旦部署，就会在某些不确定性下为看不见的数据提供预测。因此，它们容易产生偏见和系统性不公平，从而对个人或整个群体进行差别对待。先前的研究已多次证明人工智能应用缺乏公平性。例如，研究发现，信贷贷款申请的决策支持系统对某些社会人口群体存在不成比例的偏向 (Hardt and Price 2016; O'Neil 2016 )。
Viz.ai, Inc. Gregory Ramina 监管事务总监 201 ...
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。
xxAI - 超越可解释的 AI
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人工智能在跨平台定制 AR 数据中的作用
同时，目标的 AR 轮廓符号将基于 UGV 车载视觉传感器的点云，使用 AI 算法合成 AR 数据。AI 还可以执行以下功能：警告倾覆可能性、确定安全路径、检测突然出现的阻碍移动的威胁、标记需要特别注意的区域的视觉警告、分析土壤的高光谱图像以识别其表面的变化（这是简易爆炸装置或地雷的人工伪装的标志）、在自然景观背景下识别伪装。所有此类识别结果都将以 AR 符号的形式呈现。这种合成的 AR 符号可以在没有视频流的情况下发送给 MUM-T 内的指挥所操作员或其他车辆，以最大限度地减少流量，或者与预加载的 AR 符号结合使用以合并到完整视频流中。在这种情况下，有必要解决将车载 AR 数据生成工具与 UGV 架构集成的问题，并在它们与 BMS 的连接集中化程度方面找到一个折衷方案。在 MUM-T 内部这也非常重要。
起草美国人工智能专利权利要求书 - ...
● 美国专利号 6,474,159 ● 权利要求公开了一种惯性跟踪系统，用于跟踪物体相对于移动参考系的运动。 ● 自动计算物体在三维空间中的位置、方向和速度的传感器 ● 符合专利条件，因为权利要求针对以非传统方式使用惯性传感器的系统和方法，以减少在移动参考系上测量移动物体的相对位置和方向的误差。 ● 权利要求应用或使用数据，而不仅仅是生成数据
1 月 retrain.ai 对纽约市地方法律 #144 的评论
我们 retrain.ai 明白，如果使用得当，人工智能可以让雇主大大加强公正的招聘实践，从而带来多元化、包容性劳动力的明显好处。我们期待进一步完善第 144 号地方法律，以改善不仅在纽约市，而且在我们城市范围之外的招聘实践，因为无数国内外公司通过位于这里的业务运营与纽约市联系在一起，其中许多需要在纽约市的五个行政区内招聘人员。感谢您在对话中加入各种声音。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
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申请说明：将“至少”提交以下列出的文件。如果您无法合理获得任何所需文件，我们将在文件处提交一封简短的信函，说明缺少的文件，并简要说明证明该包符合资格所需的文件。FTSMCS 系统不允许您在每个类别中上传文件之前继续操作。如果您的 ERB 上显示的 ASVAB 分数不是最新的，您必须在申请中提交最新的 ASVAB 成绩单。任何未包括新分数且不符合最低分数要求的申请人将被取消资格。!!!!所有申请人都将使用 FTSMCS 网站（CAC 启用）申请和提交申请。!!!! 链接和说明位于密西西比州职业页面底部，标题为 FTSMCS 申请人说明。除非系统无法运行（即因维护而停机），否则将没有其他途径提交申请。如果您对申请有任何疑问，请联系 MSG Christopher Gurley，电话：601-313-6363 christopher.b.gurley.mil@army.mil，或 SFC Jaime Grammar，电话：601-313-6341 jaime.l.grammar.mil@army.mil。