XiaoMi-AI文件搜索系统
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算法公平的交叉性问题
描述公平性估计的交叉性问题开发了必不可少的方法来指导搜索公平度指标以基于假设测试的指标来探讨探索基本上不同的方法：公平性作为足够的方法（不是平等），核算不确定性（非点估计）是否充分考虑了估计公平性的统计不确定性吗？
Comirnaty® Omicron XBB.1.5 COVID-19 疫苗，适用于 12 岁及以上人群
如果您对疫苗中的任何成分有过敏反应，则不应接种 Comirnaty Omicron XBB.1.5。请参阅 CMI 末尾的列表。如果您有以下情况，请咨询您的医生：接种任何其他疫苗后或过去接种 Comirnaty 后出现严重过敏反应或呼吸困难；注射任何针头后晕倒；严重疾病或感染并发高烧；免疫系统减弱或正在服用影响免疫系统的药物；出血性疾病、容易瘀伤或正在服用血液稀释药物。与任何疫苗一样，Comirnaty Omicron XBB.1.5 可能无法完全保护所有接种者，并且不知道您将受到多长时间的保护。如果您有任何其他疾病、服用任何其他药物、怀孕或计划怀孕或正在哺乳，请咨询您的医生。有关更多信息，请参阅完整 CMI 中的第 2 节。在接种 Comirnaty Omicron XBB.1.5 之前我应该知道什么？。
Comirnaty® JN.1 新冠肺炎疫苗（适用于 5 至 11 岁儿童）
如果您对疫苗中的任何成分有过敏反应，则不应接种 Comirnaty JN.1。请参阅 CMI 末尾的列表。如果您有以下情况，请咨询您的医生：接种任何其他疫苗后或过去接种过 Comirnaty 后出现严重过敏反应或呼吸问题；注射任何针头后昏厥；严重疾病或感染并发高烧；免疫系统减弱或正在服用影响免疫系统的药物；出血性疾病、容易瘀伤或正在服用血液稀释药物。与任何疫苗一样，Comirnaty JN.1 可能无法完全保护所有接种者，并且尚不清楚您将受到多长时间的保护。如果您有任何其他疾病或服用任何其他药物，请咨询您的医生。有关更多信息，请参阅完整 CMI 中的第 2 部分。接种 Comirnaty JN.1 之前我应该知道什么？
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。
信用风险评估中的人工智能和机器学习：提高准确性并确保公平性
信用风险评估已成为现代金融领域关于明智贷款决策的主要关注点之一。尽管一些研究使用了传统的逻辑回归和线性判别分析技术，但在当今复杂且数据丰富的环境中，这些技术已越来越不适用。此类模型通常难以处理大型数据集和非线性关系，从而降低了其预测能力和适应性。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为信用风险建模提供了两种最具创新性的方法。本文回顾了一些用于提高信用风险评估准确性和效率的 ML 模型，从随机森林和支持向量机到神经网络。与更传统的模型相比，人工智能模型可以通过使用大量结构化和非结构化信息（包括社交媒体活动和交易历史等替代信息源）来提高预测准确性。然而，尽管具有明显的优势，但在信用风险评估中使用人工智能仍面临一些挑战，包括模型不透明、偏见和法规遵从性。这种“黑匣子”的性质，尤其是对于深度学习算法而言，会限制其可解释性，并使监管合规性和决策合理化变得复杂。为了解决这种“黑匣子”性质引起的问题，已经实施了可解释的人工智能技术，即 Shapley 值和 LIME，以提高模型的透明度，并提高利益相关者对决策支持系统的信任。本评论旨在评估人工智能和机器学习在信用风险评估中的当前应用，权衡各种模型的优势和局限性，并讨论信贷机构采用这些模型时所涉及的道德考虑和监管挑战。
道德AI具有平衡偏见缓解和公平性的机器学习模型
摘要 - 将人工智能（AI）的快速整合到诸如医疗保健，金融和刑事司法等关键领域已引起了重大的道德问题，尤其是围绕机器学习模型中的偏见和公平性。尽管它们有可能改善决策过程，但这些模型仍可以使现有的社会偏见永存甚至加剧。本研究旨在调查AI系统中缓解偏置的方法，重点是平衡公平和性能。对2018年至2023年之间发表的150篇研究文章进行了系统评价，并在25个基准数据集上进行了实验，以评估各种机器学习算法和缓解偏差的技术。结果表明，在模型培训期间，偏差降低了23％，九个公平度指标的平均提高了17％，尽管总体准确性最高为9％。该研究强调了公平与绩效之间的权衡，这表明创建既公平又有效的AI系统仍然是一个持续的挑战。这些发现强调了对解决偏差的自适应框架的需求，而不会显着损害模型性能。未来的研究应探讨特定于领域的适应和可扩展的解决方案，以在整个AI开发过程中整合公平性，以确保更公平的结果。
零售中的道德AI：消费者隐私与公平
摘要：在零售业中采用人工智能（AI）已经显着改变了该行业，从而实现了更多个性化的服务和有效的运营。但是，AI技术的快速实施引起了道德问题，尤其是在消费者的隐私和公平方面。本研究旨在分析零售中AI应用的道德挑战，探索零售商可以在道德上实施AI技术的方式，同时保持竞争力，并就道德AI实践提供建议。描述性调查设计用于从主要电子商务平台上收集300名受访者的数据。使用描述性统计数据（包括百分比和平均得分）分析数据。的调查结果表明，消费者对AI-wiond零售应用程序收集的个人数据量的关注程度很高，许多人表达了对他们的数据管理方式缺乏信任。同样，公平是另一个主要问题，因为大多数人认为AI系统不会平等对待消费者，从而引起对算法偏见的担忧。还发现，不损害道德原则（例如数据隐私和公平性），AI可以提高业务竞争力和效率。数据隐私和透明度被强调为零售商需要集中精力的关键领域，这表明对更严格的数据保护协议的需求强烈，并且对AI系统的持续审查。该研究得出结论，零售商在部署AI系统时必须优先考虑透明度，公平性和数据保护。AI驱动的系统现在播放该研究建议确保在AI流程中进行透明度，进行定期审核以解决偏见，将消费者的反馈纳入AI开发以及强调消费者数据隐私。关键字：算法偏见，人工智能（AI），消费者隐私，数据保护，公平介绍零售中的人工智能（AI）在零售中的采用（AI）从根本上改变了行业，使零售商能够在优化供应链和库存管理的同时提供更具个性化和有效的服务。
2024 年秋季简讯 - Cairn Medical Practice - GP.scot
全科医生缺勤和员工变动 Anne Rennie 医生已开始休产假，并将于 2025 年底重返诊所。Robert Ashmore 医生在此期间被任命为诊所的新全科医生。John Mitchell 医生，您可能在过去 2 年里认识他，当时他是我们的全科医生实习生，他于 10 月以新获得资格的全科医生身份加入诊所。Andrew Dallas 医生仍处于分阶段重返工作岗位的状态，在此期间，我们将尽可能安排临时全科医生支持诊所工作。尽管我们团队存在全国性的全科医生短缺和缺勤问题，但我们很高兴能够保持充足的员工。但是，我们受到了缺勤和预约压力的影响，这些压力本可以在当地药房处理。我们仍然鼓励患者在遇到小病时联系当地药房。NHS Pharmacy First Scotland 和 Pharmacy First Plus 服务允许患者将社区药房作为治疗的第一站。如果您患有轻微疾病，药房是您寻求建议的第一站。您当地的药剂师或经过培训的药房团队成员将为您提供建议并在需要时提供药物。如果他们认为您的病情需要进一步检查或更多专业护理，他们可能会将您转介给其他医疗保健专业人员。
在AI中导航算法偏见：确保非洲公平和信任
本文介绍了算法偏见对非洲背景下人工智能（AI）系统信息公平和信任的影响。作者的个人经验和观察以及相关文献结合了本文的基础。作者说明了为什么算法偏见在非洲构成了重大挑战，尤其是在AI应用的公平和完整性方面。这种观点强调了迫切需要解决损害信息传播和破坏公共信任的公平性的偏见。作者倡导实施促进包容性，增强文化敏感性并积极吸引当地社区参与AI系统发展的战略。通过优先考虑道德实践和透明度，利益相关者可以减轻与偏见相关的风险，从而促进信任并确保公平获得技术。此外，本文探讨了无所作为的潜在后果，包括加剧的社会差异，公共机构的信心减少以及经济停滞。最终，这项工作主张对AI的协作方法，该方法将非洲定位为负责任发展的领导者，从而确保技术是可持续发展和社会正义的催化剂。
强化学习中的公平性：调查
尽管我们对机器学习中的公平性的理解已经大大发展，但我们对扩展学习（RL）公平性的理解仍然很新生。大多数诉讼都在一声分类任务中公平。但是，现实世界中支持RL的系统（例如，自动驾驶汽车）的复杂性要复杂得多，因为代理在长时间内在动态环境中运行。为了确保对这些系统的负责任开发和部署，我们必须更好地了解RL中的公平性。在此过程中，我们调查了文献，以提供RL中公平的前沿的最新快照。我们首先要重新查看RL中可能出现公平考虑的地方，然后讨论到目前为止提出的RL公平性的各种定义。我们继续强调了用于在单一和多代理RL系统中实施公平性的方法研究人员，然后展示了已研究了公平RL的不同应用域。最后，我们批判性地研究了文献中的差距，例如在RLHF背景下的公平性，在将来的工作中仍然需要解决这些差距，以便在现实世界中真正实现公平RL。