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图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
有关监管零售能源市场中的第三方中介的咨询
TPI调节景观被破裂，调节要求因TPI类型而异。为例，将在《第2023款能源法》第9部分中通过规定来监管负载控制器，而使用能源经纪人的消费者则通过OFGEM的许可条件20.5在标准电力许可证中受益于其他保护，而在标准天然气许可中受益于20.6。这些许可条件要求供应商仅与在合格争议和解计划中注册的经纪人互动。此外，一些能源经纪人签署了自愿执业代码。但是，这些努力推动TPI景观积极变化的努力已经分散，并且可能导致不同的保护层，而无需改革。制定处理特定类别TPI的明确法规，例如负载控制器，不仅对消费者有帮助，而且还可以减轻新TPI的市场进入。
标题平衡零目标与财务可持续性中介的边缘日期2021年12月6日语言英语流通25,910读者77
通过其运营，TNB与人的运营场所附近的Orang Asli社区（包括Orang Asli社区）相互互动。他说，TNB推出了倡议，目的是保护这些社区的福祉并产生社会益处。一个很好的例子是Hulu Terengganu水力发电保护。森林幼苗和草被种植以进行森林再生，这将增强栖息地作为野生动植物走廊的功能。还通过生态旅游活动（例如鱼类保护区和运动捕鱼）进行了针对鱼类物种的保护堡垒，这增加了该地区的旅游业。
探索数据中介的作用
政府的国家数据策略旨在释放英国公共和私有数据的巨大潜力，以推动创新，提高生产力，创造新的业务和就业机会并改善公共服务。负责任，高效的数据共享和访问是实现这些目标的关键。本文由数字，文化，媒体和体育部（DCMS）委托，以支持国家数据策略和随后咨询中规定的野心；特别是，承诺要考虑数据中介机构在支持负责任的数据共享中的作用，以及政府如何干预以支持其采用。1，它探索了不同部门现有中介机构的活动，并考虑了他们将来可以扮演的角色。数据中介是一个广义术语，涵盖了一系列不同的活动和治理模型，可促进更多访问或共享数据。本文遵循以下方框1中更详细概述的定义，该定义识别了七种类型的数据中介机构，从个人信息管理系统（PIMS）到工业数据平台，再到受信任的第三方等。他们可以在公共，私人和第三部门进行操作，涵盖具有新职责或新机构的这些部门中的现有机构。一般而言，数据中介机构在管理和保护个人权利（包括保留隐私）的同时可以启用负责任的数据访问和共享。如果解决了抑制数据共享的潜在问题，则可以满足数据的全部价值。但是，数据中介机构也可能超出数据保护周围的法律要求，并采取其他措施来防止对数据的不道德使用，并确保仅用于商定目的。Frontier经济学在由DCMS委托的研究中确定了以下问题：缺乏共享数据的激励措施，缺乏有关数据价值的知识或数据的可用性，商业，道德和声誉的风险，法律和声誉风险，数据访问和共享成本，数据访问和共享的成本，以及在公共利益中使用数据的错失机会。在某些情况下，数据中介机构已经通过提供定制治理模型和技术基础架构来促进数据访问和共享所需的定制治理模型和技术基础架构来克服这些问题。但是，中介机构有更大的作用的范围。数据中介机构解锁了赋予个人和企业能力的机会，为他们提供了更大的控制和选择，而不是谁可以访问有关它们的数据以及使用的数据。此外，数据中介机构促进了数据访问和共享，以进行分析。这可以包括公共利益的研究，支持商业敏感的环境中的创新，并实现对数据驱动技术的独立审核。COVID-19大流行强调了这一机会的重要性，证明了数据的有效利用如何有助于决策并产生社会和经济利益。