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卫星高度计和FIRN模型如何解决...
摘要。与表面质量平衡相关的南极冰盖（AIS）的高度变化在时空和时间上的过程差异很大。它们的次要自然变异能力很大，并阻碍了长期趋势的检测。FIRN模型或卫星高度测定观测值通常用于研究此类厚度的变化。但是，在文件模型之间存在很大的传播。此外，他们不能完全解释观察到的厚度变化，尤其是在较小的空间尺度上。和解的厚度变化将促进卫星高度测定的长期趋势的检测；解决此类趋势的空间模式的解决方案；因此，它们归因于基本机制。这项研究有两个目标。首先，我们以10 km的网格量表进行了年度的南极厚度变化。第二，我们表征了Altime-try产品和FIRN模型中的错误。为了实现这一目标，我们共同肛门卫星高度测定和固定建模会导致时间和空间。我们使用这些变量的固定厚度变化和卫星观察幅度的变化，以生成1992 - 2017年AIS的合并产品（“调整后的固定厚度变化”）。组合产品比单独使用的文件模型或单独的高度测定法更好地表征了空间分辨的变化。与仅使用模型的溶液相比，与仅高度计的溶液相比，它提供了更高的分辨率和更精确的变化空间分布。调整后厚度变化的盆地均值时间序列中的相对不确定性范围为20％至108％。在网格细胞水平上，相对不确定性较高，每个盆地的中位数为54％至186％。
通过陪审团实现基于学习的拥塞控制的公平性概括
互联网拥塞控制（CC）长期以来在网络系统中提出了一个挑战控制问题，最近的方法越来越多地纳入了深度强化学习（DRL），以增强适应性和性能。尽管有希望，但基于DRL的CC方案通常会遭受公平性差，尤其是在培训期间未见的网络环境时。本文介绍了陪审团，这是一种基于DRL的新型CC计划，旨在实现公平性。At its heart, Jury decouples the fairness con- trol from the principal DRL model with two design elements: i) By transforming network signals, it provides a universal view of network environments among competing flows, and ii) It adopts a post-processing phase to dynamically module the sending rate based on flow bandwidth occupancy estima- tion, ensuring large flows behave more conservatively and smaller flows more aggressively, thus achieving a fair和平衡的带宽分配。我们已经完全实施了陪审团，广泛的评估证明了其在仿真和现实世界网络的广泛范围内的强大结合特性和高性能。
Cairns重大事件区域
该地区有许多潜在的用户。2024年9月，北昆士兰州牛仔队宣布了一个愿景，通过拟议在巴洛公园（Barlow Park Park）建立社区发展和高性能中心，在巴洛公园（Barlow Park Part）建立社区发展和高性能中心，为凯恩斯（Cairns）成为凯恩斯（Cairns）成为牛仔队NRLW Specad的新家。
comirnaty-jn1-30mcg-12yrs-and-older-master-medicines- ...
本药物方案是一份特定的书面说明，用于由在 2020 年 SI 编号 698、2021 年 SI 编号 81 和 2021 年 SI 编号 245 等医疗保健专业各自监管机构注册的医疗保健专业人员向法定文书 2024 年 SI 编号 458 等疫苗接种者注射 Comirnaty JN.1 30 微克/剂 COVID - 19 mRNA 疫苗。本药物方案适用于 2024/2025 HSE COVID - 19 疫苗接种计划。该药物协议使上述在卫生服务执行局 (HSE) 的自愿和法定服务中工作的医疗保健专业人员能够为疫苗接种者施用 Comirnaty JN.1 30 微克/剂 COVID - 19 mRNA 疫苗，并参考国家免疫咨询委员会 (NIAC)、HSE 国家免疫办公室 (NIO)、HSE 的指导方针和指南，并按照欧洲药品管理局 (EMA) 详细说明的 Comirnaty JN.1 30 微克/剂 COVID - 19 mRNA 疫苗产品特性摘要 (SmPC)。 ● 国家免疫咨询委员会爱尔兰免疫指南都柏林：爱尔兰皇家内科医学院，在线更新可在 https://www.rcpi.ie/Healthcare- Leadership/NIAC/Immunisation-Guidelines-for-Ireland 上获取 ● HSE 国家免疫办公室 (2024) COVID - 19 疫苗接种临床指南，可在 https://www.hse.ie/eng/health/immunisation/hcpinfo/covid19vaccineinfo4hps/clinicalguidance.pdf 上获取 ● 产品特性摘要 https://www.ema.europa.eu/en/documents/product-information/comirnaty-epar-product-information_en.pdf（第 250 页起） 爱尔兰护理和助产委员会 (NMBI) 将药物协议定义为“允许护士或助产士在确定的临床情况下提供和管理指定药品的书面说明。药物方案涉及授权护士/助产士在特定情况下向符合特定标准且在接受治疗前可能无法单独识别的患者群体提供和管理药物。当药物方案生效时，无需单独处方即可提供和管理药物”（An Bord Altranais，2007 年）。
cairnsplan 2016提供了“中心战略”的欢迎灵活性
在我发现它符合战略框架的S 3.3.2.1（10）的情况下，将建立一个新的中心。需要每个组件，它是为其将要提供的周围流域所需的规模，它将位于中央位置，并且不会损害相邻场所的特征和便利性。，如果这种发展符合战略框架，则在规划方案的所有其他组成部分中，根据第1.5（1）（a）条的不一致。这并不令人惊讶，在我面前的情况下，很难看到如何在
FAIRX：使用公平，实用性和解释性
摘要我们提出了Fairx，这是一种基于python的开源基准测试工具，旨在全面分析公平，效用和解释性（XAI）的模型。FAIRX使用户可以使用各种公平指标，数据实用程序指标来训练基准测试模型，并评估其公平性，并在统一框架内生成模型预测的解释。现有的基准测试工具无法评估从公平生成模型产生的合成数据，也不支持培训公平生成模型。在Fairx中，我们在收集我们的Fair-Model库（预处理，处理，后处理）和评估指标中添加了公平生成模型，以评估合成公平数据的质量。此版本的FaiRX支持表格数据集和图像数据集。它还允许用户提供自己的自定义数据集。开源Fairx基准测试包在https://github.com/fahim-sikder/fairx上公开可用。
讨论确保AI驱动金融服务中公平性的道德考虑和解决方案
本评论论文研究了道德考虑因素，并提出了确保AI驱动金融服务公平性的解决方案。人工智能（AI）技术越来越多地整合到金融系统中，提供了提高效率和个性化服务等收益。但是，金融服务中AI的部署引发了与偏见和歧视，透明度和问责制，隐私权和算法公平性有关的道德问题。培训数据中固有的偏见可能导致歧视结果，而不透明的决策过程却挑战了透明度和问责制。隐私问题是由于广泛的数据收集而引起的，需要采取强大的数据保护措施。实现算法公平提出了复杂的挑战，需要采取策略来减轻偏见并确保公平的结果。要应对这些挑战，本文提出了几种解决方案。算法审核和透明度度量对于检测和纠正AI系统中的偏见至关重要。包容性数据实践促进了代表性数据集的使用，减轻偏见并增强公平性。监管框架在设定道德标准和执行合规性方面起着至关重要的作用。道德AI设计原则指导负责的AI系统的开发，该系统优先考虑公平和透明度。利益相关者协作促进了行业范围内的共识和问责制。通过推进这些领域，利益相关者可以在金融服务中建立一个更公平和值得信赖的AI生态系统，增强公共信任并促进负责的AI采用。未来的研究应重点关注高级偏见检测技术，可解释的AI（XAI），用于透明度，全面的道德框架，适合AI治理，影响评估，跨学科合作和消费者教育。
道德AI：解决自主决策系统中的偏见，公平和问责制
AI是最奇妙的技术领域之一，它为与多元化的地区提供了几个方面。AI的力量带来了许多悬而未决的道德困境，在其在独立决策制定方面的扩张过程中需要关注。伦理AI是AI中包含的全包宇宙，涵盖了偏见校正，公平性和责任机制的安装。AI系统中的偏见可以是一种有缺陷的算法的表现，因此可以区分算法。因此，可能要应用诸如数据预处理和公平算法之类的操作来解决该问题。在整个AI系统中都有一些自然的公平性，但是这种公平的结果应该是与每个人的每个人打交道，并以相同的条件对待，并且必须采取一种全面的方法来解决社会力量。道德AI的第三个关键方面是责任制，从某种意义上说，它要求清晰的框架来定义责任的内容，并为AI系统中的权力询问和遏制设置程序。它将回顾AI已经存在的道德挑战，并提供一个假设的模型，该模型将指导行业的利益相关者创建技术先进，道德上合理且对社会有益的AI系统。需要解决这些道德问题，以便根本没有道德问题，同时创建AI来提高我们的智力能力，并且不会损害我们的道德准则。完整的论文以更详细的方式详细阐述了这些问题。它对AI以及开发人员，政策制定者和用户的道德方面提供了详细的分析。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，