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欧洲的性别平等和人工智能。解决算法对性别歧视的直接和间接影响
某些形式的歧视是可见的，并且男女都能直接感知到，例如，由于“博士”头衔与男性有关，算法拒绝女性进入健身房的女储物柜。9 其他形式则是不可见的，例如，算法在完全自动化的申请程序中对简历进行排序，不会因为性别而选择女性或男性。10 其他行为不一定跨越欧盟法律规定的反歧视行为门槛，但显然在性别偏见、刻板印象 11 和性别平等政策目标方面构成问题。因此，它不仅对总体性别平等构成威胁，而且具体为未来的性别歧视铺平了道路。除了用于训练算法的数据集中包含的偏见和刻板印象 12 以及在算法的设计和编程中有意或无意地引入偏见之外，13 还有另一个可能导致性别不平等的潜在问题：自早期以来，“人工智能社区的性别构成” 14 极大地影响了算法的形成方式，从而影响了算法的工作方式，导致潜在的歧视性结果。
实验量子状态歧视，使用最佳的不确定结果策略
非正交状态歧视的问题是至关重要的量子信息任务，例如加密和计算协议。因此，发现量子状态之间歧视的最佳场景是决定性的。我们考虑了考虑固定的不确定结果率（FRIO）的两个非正交状态的最佳歧视策略。FRIO策略的主要优点是仅通过调整不确定的结果速度来插入明确和最小误差歧视之间。我们提出了一种多功能实验方案，该方案对具有任意先验概率的任何一对生成的非正交状态以及任何固定的不确定结果率执行最佳的FRIO测量。考虑到FRIO协议中的自由参数的不同值，我们将其实现在自发参数下转换过程中产生的单个光子的偏振模式下编码的量子状态。此外，我们求助于新的双路径SAGNAC干涉仪，以执行歧视任务所需的三项非注射式测量，与理论预测表现出了极好的一致性。本实验为使用FRIO方案提供了多种量子歧视策略的实用工具箱，该方案可以极大地利用量子信息应用和量子理论中的基本研究。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程有噪声时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个有噪声的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能随噪声强度而明显转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为研究存在实际噪声时的量子优势提出了一个可推广的算法框架。
2′-O-甲基修饰的向导RNA增强CRISPR-Cas12a系统的单核苷酸多态性(SNP)鉴别能力
成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是细菌和古菌所特有的，构成了针对外来移动遗传元素的适应性免疫系统。1,2 CRISPR-Cas 系统分为第 1 类（使用多个 Cas 蛋白）和第 2 类系统（使用单个多结构域 Cas 蛋白），根据复杂性和特征蛋白又细分为六种类型（I 型至 VI 型）。3 作为第 2 类系统的成员，II-A 型 CRISPR-Cas9 得到了最广泛的研究和开发，成为基因组编辑和治疗工具。 4 Cas9 具有两个核酸酶位点——His – Asn – His (HNH) 和 RuvC 样结构域，可在双 CRISPR RNA (crRNA) 和反式激活 crRNA (transcrRNA) 向导介导的特定位点实现双链 DNA (dsDNA) 的精确切割。5,6
人工智能中的年龄歧视：人工智能时代的新年龄歧视形式……
摘要。研究人工智能公平性和伦理的学者已经成功且批判性地识别了与性别和种族社会类别有关的歧视性结果。公平性的突出审查对于人工智能造福社会的辩论至关重要，但对年龄这一关键类别的关注却不足。在数字化和人工智能的转向过程中，老龄化人口在很大程度上被忽视了。人工智能中的年龄歧视可以表现为五种相互关联的形式：（1）算法和数据集中的年龄偏见，（2）人工智能参与者的年龄刻板印象、偏见和意识形态，（3）人工智能话语中老年人的隐形，（4）使用人工智能技术对不同年龄组产生歧视性影响，（5）将他们排除在人工智能技术、服务和产品的用户之外。此外，本文还对人工智能中这些形式的年龄歧视进行了说明。
新南威尔士州健康环境中的污名和歧视
该部酒精和其他药物中心（CAOD）委托这项研究，并与新南威尔士州临床创新机构（ACI）以及酒精和其他药物机构（NADA）合作。该研究的目的是确定有助于对遭受与AOD使用相关的损害的人的污名化和歧视治疗的性质，程度和因素，并由新南威尔士州健康和非政府组织（NGO）劳动力所表达的AOD使用相关。选定的劳动力细分市场或服务类型，包括酒精和其他药物服务，精神健康，当地卫生区（LHDS）内的产妇和急诊部门，以及专业的非政府组织酒精和其他药物服务。
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
没有行为证据表明节律促进知觉辨别
摘要 有人假设内部振荡可与外部环境节律同步（即同步化），从而促进感知和行为。迄今为止，关于神经振荡相位与行为之间联系的证据很少且相互矛盾；此外，大脑是否可以使用这种试验性机制进行主动时间预测仍是一个悬而未决的问题。在我们目前的研究中，我们对 181 名健康参与者进行了一系列听觉音高辨别任务，以阐明节奏提示和同步化所提出的行为益处。在我们三个版本的任务中，我们没有观察到所谓的同步化的感知益处：与异相出现的目标或随机出现的目标相比，与节奏提示同相出现的目标在辨别准确性或反应时间方面没有提供感知益处，我们也没有发现节奏提示和随机提示之前的目标的表现差异。然而，我们发现提示频率对反应时间有令人惊讶的影响，参与者对频率较高的提示节奏反应更快。因此，我们没有提供同步的证据，而是提供了隐性主动感知的暂定效应，即更快的外部节奏导致运动皮质和感觉皮质之间的通信速率更快，从而允许更早地采样感觉输入。
引用本文：Frederik J. Zuiderveen Borgesius（2020）加强对算法和人工智能歧视的法律保护，《国际人权杂志》，24:10，1572-1593，DOI：10.1080/13642987.2020.1743976
摘要 算法决策和其他类型的人工智能 (AI) 可用于预测谁会犯罪、谁会成为好员工、谁会拖欠贷款等。然而，算法决策也会威胁人权，例如不受歧视的权利。本文评估了欧洲目前针对歧视性算法决策的法律保护。本文表明，反歧视法，特别是通过间接歧视的概念，禁止多种类型的算法歧视。数据保护法也可以帮助人们免受歧视。正确执行反歧视法和数据保护法有助于保护人们。然而，本文表明，这两种法律文书在应用于人工智能时都存在严重的弱点。本文提出了如何改进现行规则的执行。本文还探讨了是否需要额外的规则。本文主张制定特定行业的规则而不是一般规则，并概述了一种规范算法决策的方法。
通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。