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World File Search System不相容
PIRANHA 的生成、使用和处置...
Piranha 溶液非常活跃，会放热，并且具有爆炸性。它很可能会变热，超过 100°C。小心处理！在制备 Piranha 溶液时，务必将过氧化物添加到酸中。H 2 O 2 应在工艺前立即添加，因为它会立即产生放热反应并释放气体（压力）。如果 H 2 O 2 浓度达到或超过 50%，则可能会发生爆炸。Piranha 溶液会与任何有机材料发生剧烈反应。避免与不相容的材料混合，例如酸、碱、有机溶剂（丙酮、异丙醇）或尼龙。在将所有基质放入 Piranha 溶液之前，务必确保已冲洗并干燥所有基质。仅使用干净的玻璃或 Pyrex 容器；Piranha 溶液与塑料不相容。
“上传、传真和你：个人身份可以被传输吗？”
Jonah Goldwater 摘要。一个人或他的思想能否被上传——传输到计算机或网络——并因此在肉体死亡后继续存在？我认为，只有当思想是一个抽象对象而不是一个具体个体时，“思想上传”才有可能。有两个值得注意的含义。第一，如果某人可以被上传，那么某人就可以被多次实例化，这样一个人的实例数量就可以和一本书的副本数量一样多。第二，思想上传的可能性与个人身份的主要理论不相容，因为这些理论假设思想是一个具体个体。此外，由于 David Chalmers (2010; 2012; 2014) 为思想上传辩护，但并不认为思想是抽象的，我认为 Chalmers 的论点是站不住脚的。关键词：个人身份、思想上传、意识、Chalmers、人工智能 1. 简介
有组织犯罪集团使用暴力 - 欧洲刑警组织
然而，值得强调的是，虽然有组织犯罪集团认识到武力的权宜价值，但他们历来往往只在其他形式的恐吓不足以解决问题时才诉诸暴力。这是因为暴力会引起执法机构的注意，而这往往与有组织犯罪参与者的营利动机不相容。与寻求对抗国家并依靠象征性暴力行为来实现这一目标的恐怖分子不同，有组织犯罪集团更喜欢秘密行动，以最大限度地获取利润，同时与国家保持距离。然而，在某些情况下，跨国有组织犯罪集团似乎在不顾执法部门的关注而使用暴力，以加强其在犯罪环境中的声誉。削弱公众对镇压性国家机器的信心和恐吓不合作分子可能是暴力行为的另一个动机。对非罪犯实施谋杀尤其如此
材料科学（MTSC）
MTSC 62460 液晶材料科学 2 学分（与 MTSC 72460 合并）让学生熟悉液晶科学的基本化学概念。这些概念包括液晶分子的结构和性质、化学不相容分子链段的可混合性规则和微观偏析、芳香族化合物（包括杂环和氟化芳族化合物）的物理和电子性质、脂肪族和全氟烃的性质、不饱和性和手性。本课程后面部分涵盖的其他方面涉及液晶设备中使用的辅助材料和新材料，例如聚合物、碳纳米材料、金属和半导体纳米颗粒以及光响应有机材料。先决条件：研究生学位。课程类型：讲座学时：2 讲座成绩模式：标准字母
更新对现代公平贷款的不同影响
1参见，例如，塔利亚·吉利斯（Talia B.L. R EV。 1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。 ＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。＆M Ary L. R EV。857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J.1043-1134（2019）。2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。3 Gillis，前注1，第1185页。4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。
二氧化碳捕获、利用和储存 (CCUS)
在未来三十年，利用二氧化碳捕获、利用和储存 (CCUS) 来缓解能源系统的影响将变得越来越重要。由于不减排的化石燃料使用似乎与 1.5°C/2°C 目标不相容，预计采用 CCUS 的煤炭和天然气的中位水平将分别增加到 10 EJ 和 20 EJ。二氧化碳捕获和利用 (CCU) 可能是一种重要的温室气体减排机会，与当前情况相比，可以使主要工业产品（例如水泥、甲醇）的温室气体排放量减少 50-70%。综合评估模型结果显示，CCUS 的使用可能会使发电厂和化石燃料储备的搁浅减少 50% 以上。在这种情况下，通过 CCUS 的使用，全球收益将达到 1-2 万亿美元。
如果时尚对地球有好处怎么办？ - 欧洲议会
时尚是世界上第二大污染的行业，紧随石油之后。服装的制造和消费对环境和人员都有巨大的负面影响。可持续性不仅与环境有关，而且是经济和社会指标，服装行业是一个很好的例子，说明了它们的互连。技术创新是否足以“量身定制”时尚的绿色和公平的未来？时装业是欧洲重要的领域，不断地制作和销售新的衣服，鞋子和配饰。趋势的快速变化，新产品的持续可用性以及价格下降的巨大变化创造了“快速时尚”和丢掉的消费文化。在当前的状态下，时装界（这里主要关注衣服）在欧洲和世界其他地区具有巨大的环境和社会成本，这与委员会的欧洲绿色交易和循环经济目标不相容。
脱离背景：调查“人工智能即服务”的偏见和公平性问题
“人工智能即服务”（AIaaS）是一个快速增长的市场，提供各种即插即用的人工智能服务和工具。AIaaS 使其客户（用户）——可能缺乏开发自己系统的专业知识、数据和/或资源——能够轻松地构建人工智能功能并将其集成到他们的应用程序中。然而，众所周知，人工智能系统可以包含可能对社会产生影响的偏见和不平等。本文认为，公平的情境敏感性通常与 AIaaS 的“一刀切”方法不相容，从而导致问题和紧张局势。具体来说，我们通过提出基于用户可获得的自主权级别的人工智能服务分类法来审查和系统化 AIaaS 空间。然后，我们严格审查 AIaaS 的不同类别，概述这些服务如何导致偏见或在最终用户应用程序环境中造成其他危害。在此过程中，我们力求引起研究人员对这一新兴领域挑战的关注。
在招聘中部署基于人工智能的算法时提高公平性的方法——使用系统文献综述来指导未来的研究
德国埃森 stefan.stieglitz@uni-due.de 摘要 信息系统 (IS) 中的算法公平性是一种旨在减轻自动决策中的系统性歧视和偏见的概念。然而，先前的研究表明，不同的公平标准往往不相容。在招聘中，人工智能用于根据申请人是否适合空缺职位对其进行评估和排名。然而，基于人工智能的算法也存在各种类型的偏见（例如，使用有偏见的历史数据）。为了减少人工智能的偏见和由此产生的不公平待遇，我们进行了系统的文献综述，以确定适合招聘环境的策略。我们确定了九篇这方面的基本文章，并提取了四种解决人工智能不公平问题的方法，即预处理、过程中、后处理和特征选择。根据我们的研究结果，我们 (a) 制定了未来研究的研究议程，(b) 为设计和开发用于招聘的人工智能的从业者提出了策略。