课程描述 本课程探讨当代机器学习及其应用的道德层面。这里的“道德”是指研究以下问题的学科:哪些行为是对的或错的;哪些价值观应该指导我的行为;哪些事物是好的和坏的;我应该成为什么样的人? 机器学习是一种计算机和数据科学家训练计算机系统执行任务的方法,例如识别对象和模式、推理、制定战略和物理导航世界。在本课程中,学生将了解道德与机器学习如何发生冲突。通过现实世界的例子和案例研究,学生将学习如何解释机器学习应用的四个特征如何引发道德问题:偏见、规模、不透明度和自主性。课程中讨论的机器学习应用包括犯罪风险评估、定向广告、致命自主武器系统和生成人工智能。学生将在课堂上学到一种更全面、更符合道德的方法来评估新型机器学习技术。
摘要 注意力隧道效应,即无法察觉环境中的意外变化,已被证明会对空中交通管制产生严重影响。本研究的目的是评估专门用于缓解这种注意力不集中的认知对策的设计。红色警报认知对策依赖于短暂的橙红色闪光(300 毫秒),以 15% 的不透明度遮蔽整个屏幕。22 名空中交通管制员面临两种苛刻的情景,有或没有认知对策。志愿者没有被告知红色警报,以便在没有事先了解的情况下评估设计的直观性。行为结果表明,与传统的操作设计相比,认知对策缩短了反应时间并提高了通知的检测率。进一步的分析表明,对于一半直观地理解了这种设计目的的参与者(91.7% 的检测率)来说,这种效果甚至更强。
直到 20 世纪 90 年代,中央银行通常都是封闭的机构。它们既不解释太多自己的目标和策略,也不向市场通报货币政策决策所依据的经济评估。这使它们与公众的沟通降到最低限度。这种保密的主要理由是保护中央银行免受政治压力。人们认为这一点很重要,因为货币政策中存在所谓的“时间不一致”问题:在认识到短期经济刺激和长期通胀在货币政策刺激下之间的权衡后,政策制定者比具有明确价格稳定任务的中央银行家有更强的动机去推行过度扩张的货币政策。1 假设政治家在不确定经济环境时更不愿意表明立场并推翻中央银行的决定,一定程度的不透明度可以保护中央银行免受政治家的过度干预,帮助它保持独立性,同时保护经济免受过度通胀的影响。
Kronos 2066是一种用于高光泽度压力和柔性油墨的上硫酸盐色素。Kronos 2066显示与Kronos 2064相比的战争音调。它具有出色的不透明度,同时保持非常高的光泽度,并且适用于溶剂基和水上系统。Kronos 2066强烈建议用于光滑的内部木材和炉灶饰面。它符合FDA 21 CFR 178.3297作为用于食品包装的着色剂。Kronos 2160和Kronos 2160 TMP-和TME-Free(3860型)具有致密的皮肤表面处理,可以在最苛刻的溶剂,水上和粉末涂料系统中使用出色的外部风化性能,这表明了其长期的粉红时期和颜色的颜色稳定性,并以其长期的粉红色时期和颜色稳定性证明了这一点。Chlo-Ride颜料的亮度非常高,白色表面上有中性色调。
与年龄相关的白内障是世界上失明最重要的原因。根据《 2020年疾病研究的全球负担研究》的报告,2020年50岁及2000年以上的人失明的主要原因是白内障,有超过1500万例。在全球白内障引起的中度和严重视力障碍也有7880万人口[1]。白内障目前仅通过手术有效治疗。但是,由于不同领域的发展不平衡和医疗资源短缺,许多白内障患者尚未接受适当的治疗。必须提高白内障早期检测和分类的能力。基于透镜不透明度的位置有三种主要类型的白内障类型:皮质性白内障(CC),核白内障(NC)和后下囊白内障(PSC)[2]。cc是一种楔形的不透明度,它从镜头的外边缘生长到中心[3]。nc代表晶状体中央区域的渐进性不透明和晶状体核的硬化。PSC在镜头后囊中是不透明度,通常在年轻人和糖尿病患者中出现[4]。具有眼部创伤史的人更有可能患有CC和PSC [5]。研究表明,全身性和局部类固醇的使用都是发展PSC的严重危险因素[6,7]。PSC比其他两种类型的白内障的发展速度更快,并且更有可能引起视觉障碍[8]。患者也可能同时具有两种或三种类型的白内障。Xu等。Xu等。研究表明,当多一种类型的白内障一起出现时,它们会对视觉特定功能产生更大的影响。单独的PSC在NC和CC之前具有最大的影响[3]。这表明不同白内障类型的作用是加性的,在评估白内障患者的视觉特异性功能水平时应考虑[3]。基于白内障的类型和严重程度,患者执行与视觉相关的任务的能力受到不同的影响,并且手术的时间和手术方法也有所不同。因此,需要对白内障患者进行个性化评估和管理。根据这些白内障类型,已经独立引入了不同的临床白内障分类标准。镜头不相处的分类系统III和其他系统分别根据缝隙灯和重新照明图像分别评估三种不同类型的严重性[9-14]。但是,手动识别白内障类型和严重程度可能很耗时,尤其是在没有足够经验丰富的医疗能力的地方。随着白内障的情况恶化,底眼图像看起来会变得更模糊。[15]通过观察模糊程度,提出了基于眼底图像的白内障分级系统。镜头位于眼球的前部,而眼底位于后部。使用眼底摄像机用于白内障患者的视网膜成像是具有挑战性的,因为光散射可以严重降低图像质量,从而导致模糊的图像特征。例如,Yang等人。例如,Yang等人。在补充文档中引入了底面图像的成像和晶状体结构的描述。据我们所知,所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。 [16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。据我们所知,所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。[16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。
摘要Arɵ -fimial Intelligence(AI)和SyntheɵC生物学的融合迅速加速了生物学发现和工程的速度。AI技术,例如大型语言模型和生物设计工具,正在为工程生物学系统提供自动设计,构建,测试和学习周期。这种融合有望向民主党生物学,并解锁从医学到环境可持续性的跨领域的新颖应用。但是,它还围绕可靠性,双重使用和治理带来了重大风险。AI模型的不透明度,劳动力的支票以及当前监管框架的过时性质在确保负责任的发展方面面临着挑战。需要紧急的AʃEnɵon来更新治理结构,将人类的监督整合到越来越多的自动化工作中,并促进了不断增长的生物工程社区的责任文化。只有通过解决这些问题,我们才能意识到AI驱动的Synthecly生物学的变换,而Miɵgaɵ则具有其风险。
2024年2月29日,DEQ收到了施瓦布律师事务所的一封信,要求另一项代表Reworld Marion的延期。这封信指出了该机构授予的以前的延长,“但是短期延长以及警告信使Covanta(和DEQ)处于制定可能满足DEQ但实际上不符合SB 488的修订计划的困难位置。重要的是,SB 488中的语言不会限制扩展的持续时间,或者以其他方式阻止DEQ授予多个扩展。”(请参阅附件b)虽然DEQ工作人员正在考虑Reworld Marion是否为另一项延期提供了充分的理由,但Reworld Marion提交了3月4日的草案。它包含用于连续监测的建议:一氧化碳;二氧化硫;氮氧化物;不透明度;镉;带领;汞;砷;铬;锰;镍;硒;和锌。它没有解决PCB或Doxin/Furans。
i. 冷启动:13,140 次 ii. 暖启动/热启动:19,710 次 iii. 停机:32,850 次 6. NWE 应在第 II.A.5 节中确定的过渡期内采用良好的燃烧实践,以减少过渡期内的排放(ARM 17.8.752)。 7. NWE 不得导致或授权任何在 1968 年 11 月 23 日之后安装的排放源向室外大气排放排放物,这些排放源连续 6 分钟内的平均不透明度为 20% 或更高(ARM 17.8.304)。 8. NWE 不得导致或授权任何街道、道路或停车场的使用,而未采取合理的预防措施来控制空气中的颗粒物排放(ARM 17.8.308)。 9. NWE 应根据需要用水和/或化学抑尘剂处理运输道路、通道、停车场或一般厂区的所有未铺砌部分,以保持符合第 II.A.8 节(ARM 17.8.749)中合理的预防措施限制。
摘要人工智能(AI)既有潜在的收益,又具有重大风险,包括偏见,歧视,不透明度和减少人类责任制。技术系统(包括AI)必须受到调节,以保护利益相关者的利益并随着时间的推移保持适当的运作。但是,针对特定的AI系统和组织设计实用控制的问题在很大程度上尚未解决。为了解决这一差距,我们提出了一种初始方法,重点是识别和将利益相关者在本地环境中的价值观进行上下文化。我们通过日本人寿保险行业的案例研究来验证我们的方法,旨在评估其可重复性和潜在的改善。我们的设计方法包括10个步骤,AI系统开发人员可以使用这些步骤将高级机构在本地上下文中以控制其AI系统。验证工作强调了为AI系统设计控件的上下文性质,强调需要各种控制机制符合利益相关者的价值观。
摘要腹置空间是胸部X光片的一个棘手区域,在胸部X光片中,经常错过异常的密度。病变会产生晚期压力症状。早期检测和对逆行心态的适当评估可以帮助放射科医生在明显的临床体征和症状之前确定诊断。我们提出了10例患者的病例系列,额叶胸部放射线中偶然检测到的深层不透明度,并通过其他成像方式进一步评估,例如横向X光片,计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)以建立诊断。最终诊断包括先天性疾病,例如食管复制囊肿和支气管囊肿;炎性疾病,如肝炎,肺脓肿和肺炎肺炎;主动脉动脉瘤等血管状况;诊断性疝等diaphragmatragication;以及罕见的肿瘤,例如心脏乳头状瘤,肺神经内分泌肿瘤和神经节瘤。还讨论了有助于诊断后心动过心的基本迹象。