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人工智能与伦理 - 美国哲学家协会 (SOPHIA)
人工智能系统可能会表现出偏见。有些偏见实际上并不是故意编入代码的，而是用户互动的结果。海伦·尼森鲍姆以谷歌的行为广告系统为例来解释这种行为。如果搜索两个不同的名字，一个是传统的白种人，一个是传统的非裔美国人，那么搜索传统的非裔美国人的名字会得到更多的背景调查广告。由于用户在搜索传统的非裔美国人名字时更有可能点击背景调查广告，因此谷歌的系统会在搜索非裔美国人名字时投放更多广告。因此，种族偏见是由用户引入人工智能系统的。
机械工程通讯春季2024
根据该项目的摘要：“用于太阳能收集系统的非偏置光子解决方案的开发。与传统的太阳能电池相比，该提出的技术可以以具有成本效益的方式进行连续的电力生产，全天候运行，表现出紧凑性，可伸缩性和可移植性，最重要的是，与传统的太阳能光伏系统相比，表现出明显更高的效率。此外，这项技术的便携性使其特别适合在欠发达地区和建立常规发电厂的地区部署。”赵在6月还获得了351,337美元的提议，其提议“超出了传统的基尔乔夫法律”。
联网无人机 数字经济的新视角
适应无处不在的数字连接对于我们经济中大多数领域的竞争力至关重要。我们研究了数十个行业和公司的转型 - 既有传统的，也有数字化的。我们与数百名高管进行了交谈，以了解传统的创新和运营执行模式是如何变化的。我们已经看到，数字化转型不是传统的颠覆场景：范式不是位移和替换，而是连接和重组。交易正在数字化，数据正在以新的方式生成和分析，以前离散的对象、人员和活动正在连接起来。现有企业可以利用其现有资产，大幅提高其价值，并防御（或与）进入者合作。
使用对比学习对质谱图像数据进行自监督聚类
对实验伪影和噪声敏感，从而降低了它们对具有相似定位但不同对比度的空间模式的泛化能力。最近，使用卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习和半监督深度学习方法已经开发出来，分别用于聚类离子图像和量化分子共定位。26,27 这些报告表明，MSI 数据的有限大小对传统的 CNN 训练框架提出了挑战，因为传统的 CNN 训练框架通常依赖于大量带注释的图像。因此，这些方法与传统的机器学习方法相比，在查找共定位分子图像方面提供了相对较小的改进。计算机视觉自监督对比学习方法的最新进展，包括 MoCo、28 SimCLR 29
