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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。
2025 年 2 月 3 日
人工智能驱动的基因检测提高了诊断精度，加快了基因组分析速度，并支持预防性医疗保健。然而，隐私风险、道德问题和监管漏洞仍然是主要障碍。通过实施更严格的数据安全措施并提高人工智能的包容性，基因人工智能可以成为医学领域的变革力量，同时确保合乎道德和安全的实施。
使用...
抽象头盔使用对于摩托车骑手来说至关重要，以确保其在道路上的安全。此外，执行交通法规，例如识别没有头盔的车辆并承认其车牌，有助于维护道路安全和执法。在此项目中，我们提出了一个可靠的系统，用于针对摩托车专门量身定制的头盔检测和数板识别。我们利用Yolov5对象检测模型来检测图像或视频中的摩托车，然后确定骑手是否戴头盔。如果在没有头盔的情况下检测到骑手，则系统将使用光学特征识别（OCR）识别摩托车的车牌。我们采用了基于Python的OCR库Easyocr来从车牌图像中提取文本，并将信息保存到CSV文件中以进行进一步处理。拟议的系统提供了一个全面的解决方案，以增强有关头盔使用和摩托车的车牌识别的道路安全和执行交通法规。关键字：头盔检测，板识别，摩托车安全，Yolov5对象检测，光学特征识别（OCR），Easy Orkirlible，道路安全，交通规定，执法，执法，CSV文件处理。
DASA集团关于现代奴隶制和人口贩运的声明
我们对我们的供应链中的奴隶制和对奴隶制和人口贩运的持续态度执行严格的守则。我们要求我们的供应商遵守《 2015年现代奴隶制法》，并致力于执行和维持反奴隶制和人口贩运政策。如果我们发现任何供应商/代理机构都参与奴隶制和/或人口贩运的证据，我们将立即寻求终止与相关供应商/代理机构的关系。
停车场规划审查员（规划审查员）薪资
纽约市建筑局负责通过执行纽约市建筑法规、能源法规和分区决议来确保建筑物和财产的安全合法使用。我们以诚信、高效和专业的态度促进合规开发。我们致力于成为一流的市政建筑组织，致力于提高所有纽约人的生活质量，让我们的城市更加安全。我们致力于提高我们的绩效，并制定精简、易懂和透明的程序。
- 右派 - 右授权 -
控制对资源的访问，确保数据隐私和执行安全策略比以往任何时候都更为重要。实现这些目标的关键在于选择正确的授权语言。具有多种可用的选项，每个选项都具有独特的优势，了解哪种最适合您的特定需求是必不可少的。本指南提供了有关流行授权语言的全面概述，其理想用例和关键考虑因素，以帮助您做出明智的决定。
基本信息2024/0318（鳕鱼）鳕鱼 - 欧盟
此外，该指令要求执法部门相互有效合作，并与委员会合作，并在具有跨境维度的调查中相互帮助。但是，执法部门的经验是，如果买方位于另一个会员国，则很难收集信息，找到侵权，施加和执行罚款以及其他同样有效的处罚。。因此，在这种情况下，执行当局合作的能力应得到加强
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。