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贸易和投资事实表 - 皮特凯恩群岛
5英国市场份额数据，该数据使用FactSheet市场份额部分中概述的方法学计算，该方法基于国家统计局和联合国贸易与发展会议的数据。 6个FDI数据来自全国FDI的国家统计局临时数据发布，与所有合作伙伴。 7来自国际货币基金组织世界经济前景数据库的经济数据；估计和预测以斜体给出；提供的GDP排名基于当前价格（名义条款）的价值，其中一些合作伙伴的价值是基于估计值，这些估计可能会影响修订后排名。5英国市场份额数据，该数据使用FactSheet市场份额部分中概述的方法学计算，该方法基于国家统计局和联合国贸易与发展会议的数据。6个FDI数据来自全国FDI的国家统计局临时数据发布，与所有合作伙伴。7来自国际货币基金组织世界经济前景数据库的经济数据；估计和预测以斜体给出；提供的GDP排名基于当前价格（名义条款）的价值，其中一些合作伙伴的价值是基于估计值，这些估计可能会影响修订后排名。
驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
圣诺制药有限公司
黄先生，55岁，于会计及金融行业拥有逾30年经验。黄先生目前自 2009 年 1 月起在中国内地经营其个人投资咨询及管理咨询业务。黄先生亦为齐强（香港）会计师事务所有限公司的创始人兼董事总经理，该公司自成立以来一直提供管理咨询服务，并自 2009 年至 2024 年提供公共会计服务。彼自 2020 年 5 月起亦为 CMON Limited（一家于香港联合交易所有限公司主板上市的公司（股份代号：1792））的独立非执行董事、审核委员会主席以及薪酬委员会和提名委员会成员。黄先生曾于 2022 年 4 月至 2023 年 7 月担任上纬先进材料股份有限公司（一家于上海证券交易所上市的公司（股份代号：688585））的独立非执行董事。在担任现职之前，他曾担任
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
在分类结直肠癌或肺癌患者死亡的多伴病因
患者多酸性生存结果的分类对于个性化的癌症治疗很重要。机器学习（ML）算法越来越多地用于为医疗保健的决策提供信息，但是这些模型容易受到数据收集和创建算法的偏见。ML模型以前已显示出表现出种族偏见，但他们对不同年龄和性别群体的患者的公平性尚未研究。因此，当对结直肠癌患者（n = 515）分类时，使用TCGA数据进行分类时，我们比较了5个ML模型（随机森林，多项式逻辑回归，线性支持矢量分类器，线性判别分析和多层感知）的多项性表现。所有五个模型均对这些社会人口统计学群体表现出偏见。然后，我们在肺腺癌（n = 589）上重复了相同的过程，以验证我们的发现。令人惊讶的是，对于最大的社会人口统计学组，大多数模型的总体趋势往往较差。优化模型性能的方法，包括在合并年龄，性别或种族群体上测试模型，以及创建经过培训并用于个人或合并的社会人口统计学群体的模型，显示出减少不同群体模型绩效差异的潜力。值得注意的是，这些方法可用于提高ML公平性，同时避免对表现出偏见的模型进行惩罚，从而牺牲整体性能。
招聘凯恩斯 - 角色描述
如果您是该职位的首选候选人，招聘经理将要求您提供此证据。除其他必要的就业筛查外，任何工作要约都将受到与VPD相关的证据的供应。我们的大多数一线临床角色都需要针对麻疹，腮腺炎，风疹，水痘（Chicken Pox），百日咳（百日咳）和丙型肝炎的最低疫苗接种。如果您需要提供VPD疫苗接种的证据，则以下工具将有助于：
MSCI ACWI IMI SDG社会公平选择索引方法
2 SDGS 1、2、4、5、8和10是指联合国17个可持续发展目标中的6个，这是2030年可持续发展议程的一部分。SDG 1旨在消除无处不在的所有形式的贫困（https://sdgs.un.org/goals/goal1）; SDG 2旨在结束饥饿，实现粮食安全和改善营养，并促进可持续农业（https://sdgs.un.org/goals/goal2）； SDG 4旨在确保包容性和公平的质量教育，并为所有人促进终身学习机会（https://sdgs.un.org/goals/goal4）； SDG 5旨在实现性别平等并赋予所有妇女和女孩的能力（https://sdgs.un.org/goals/goal5）； SDG 8旨在促进持续，包容和可持续的经济增长；充实而富有成效的就业；以及所有人的体面工作（https://sdgs.un.org/goals/goal8）; SDG 10旨在减少国家内部和之间的不平等（https://sdgs.un.org/goals/goal10）
探索大型语言模型以缓解偏见和公平
人工智能（AI）已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从虚拟分析到推荐系统为各种应用提供了动力。但是，随着AI系统越来越多地与人互动并做出决定，对公平和偏见的担忧已经走向了最前沿。这些系统经常在大型数据集中受过培训，并不总是清楚地确保数据收集过程中数据质量的准则，可以无意中学习和延续这些数据集中存在的偏见，从而导致不公平的结果。一个众所周知的例子是美国刑事司法系统中使用的Compas系统，该系统预测被告再犯罪的可能性。Propublica的一项研究发现，该系统对非裔美国人被告有偏见，因为即使没有事先定罪，他们也更有可能被标记为高风险。应对这些挑战，AI研究界的一部分一直在探索各种策略，以确保偏见并确保公平。已经出现了大量方法，其中一些涉及重新处理用于培训此类系统的数据，而另一些方法涉及根据预定义的公平指标选择最佳模型，或者其他涉及为决策制定程序提供更透明的方法。而LLM是AI中最突出的突破之一，在广泛的
抗血管生成疗法的肾毒性开发用于COVID-19的患者决策辅助
1法国波尔多大学波尔多大学一般实践系，法国2法国教师学院，法国，法国，法国，法国医学系3，巴黎大学医学院，医学院UFR卫生学院，UFR医学院，F-75014，法国，法国，法国4号法国，法国ASSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOS SASTEN PAYS SANTUR PAYS PAYS DE LOIRE，VERTOU，VERTOU，VERTOU，FRASES 5大学，5大学1，法国里昂1号，6 UMR 5558，生物特征和进化生物学实验室，国家科学研究中心，法国里昂，法国，7个初级保健系，巴黎 - east Creteil医学院，法国克里特利大学，法国克里特利大学，8个临床流行病学和阿吉尼大学，巴黎 - 埃斯特·克里特尔，克里特尔，克里特尔，弗朗西尔，弗朗西斯和9法国南特大学南特大学的普通实践∗与作者相对应：波尔多大学家庭医学系，Box 148，146 StreetLéoSaignat，法国波尔多33076。电子邮件：Yves-Marie。vincent@u-bordeaux.fr
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。