XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System偏差
锚定偏差影响可解释人工智能系统中的心理模型形成和用户依赖性。第 26 届国际会议
图 2. 点击主界面上的观看视频按钮时，如图 1 所示，参与者将看到一个模式，允许他们观看视频。 (A) 显示所选查询以及视频中是否找到该查询 (B)。如果他们在解释存在的情况下，他们会看到进度条 (C) 下用于得出答案（找到/未找到）的所有视频片段。他们可以点击每个可用的片段来查看基于在片段中发现的相关活动的模型论证 (D)，以及系统在所选片段中检测到的所有组件的置信度得分 (E)。
偏差、最佳线性估计以及基于脉冲的脑机接口算法的开环模拟和闭环性能之间的差异
同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA)，其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时，可以证明更复杂的算法（例如最佳线性估计器 (OLE)）可以大大提高重建手部运动的准确性，优于 PVA。我们称之为开环性能。相反，这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升，有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验，我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测，(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差，以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
tmux9832没有高压偏差，超出电源，220 V 1：1，32-innelel switchwith with Latch-up-up-up himbunity datasheet
（2）ROHS：TI将“ ROHS”定义为符合所有10种ROHS物质的欧盟ROHS要求的半导体产品，包括要求ROHS物质不超过同质材料的重量不超过0.1％。在高温下设计的“ ROHS”产品适合在指定的无铅工艺中使用。ti可以将这些类型的产品称为“无PB”。ROHS豁免：ti将“ ROH豁免”定义为包含铅但符合欧盟ROHS的产品，根据特定的欧盟ROHS豁免。绿色：ti将“绿色”定义为氯（Cl）和基于溴（BR）阻燃剂的含量符合JS709B低卤素要求<= 1000ppm阈值。基于三氧化物的火焰阻燃剂还必须满足<= 1000ppm阈值的要求。
SA-225 处理并发事件的主要层策略：避免有偏差估计的因果估计 - 案例研究和功率模拟 -
ICH E9 (R1) 附录“临床试验中的估计量和敏感性分析”强调了量化更好的治疗效果的必要性，以解决可能导致估计值模糊的并发事件的发生。附录中提出的一种方法是“主要层策略”，其中分析的目标人群是由没有并发事件的患者组成的亚群。主要问题是无法提前确定层，因此分析不是因果关系并且容易产生混淆。此外，并发事件的发生是不可预测的，并且每个受试者只接受一种治疗，并且在不同的治疗中可能会经历不同的并发事件。FDA 缺失数据工作组还建议使用因果估计量来评估主要关注终点。
风险评估中的人工智能和算法......
无需数据科学家即可实施的七种关键方法是： 团队的多样性有助于减轻测量、表示和部署偏差。 与领域专家就项目目标进行合作可以解决新出现的测量偏差。 讨论社会和技术后果有助于防止部署偏差。 数据绘图可以揭示可能扭曲经验结论的峰值或异常值。 快速原型设计可以识别不同类型的意外偏差。 监测计划允许持续评估和检测偏差。 部署中的人为监督可提高客观性并有助于减轻潜在的部署和反馈偏差。
消费者人工智能事故和缓解策略
包括（见图 1）：(1) 数据依赖，即算法对数据的依赖，数据可能有偏差、不完整或有缺陷；(2) 学习易于操纵的统计模式；(3) 当代 DNN 的黑箱性质意味着决策如何做出并不总是很清楚，这可能会延续或隐藏偏差。这些特征共同解释了为什么漏洞可能成为对手的目标或无意中触发。事实上，主要问题在于数据集偏差，而 ML 模型往往会延续数据中固有的缺陷。在 ML 中，（训练）数据集是算法所看到的全部；数据集就是世界。9 有偏差的数据集是指 ML 模型不是训练模型使其具有在现实开放世界中概括的能力，而是变成了一个封闭的世界。9 数据集偏差的一个例子如下：如果训练数据中一头牛经常和草一起出现，那么检测草并输出“牛”可以成为最终的 ML 分类器的一个特征。10 此外，这种偏差不仅会被 ML 复制，还会通过偏差放大而恶化。11
确认初始资格 - 查看申请
确认初始资格 我们特此同意任命 FSTD 进行评估 单击此处输入文本。从单击此处输入日期。直到单击此处输入日期。到。我们进一步确认 LufABw 于 2011 年 12 月 23 日发来的信函请单击此处输入日期。我们的 MQTG 审查期间列出的偏差（下表列出的要点除外）将在我们要求的初次资格审查时得到纠正。我们将无法在上述日期之前解决以下偏差： 偏差编号 偏差 我们知道未解决的偏差可能会导致资格审查过程的延迟和/或终止。诚挚的，…………………………………………（姓名、签名、公司印章）
研究论文 新育种技术案例中的科学信息和认知偏差：探索意大利千禧一代的行为
摘要。本文探讨了消费者对农业食品领域新育种技术 (NBT) 的接受程度。我们的主要研究问题是信息在塑造消费者对转基因食品和农业生产新育种技术的态度方面所起的作用。为此，我们使用多项 Logit 模型来分析在提供科学信息后，人们对食品安全问题和现代生物技术相关的环境风险的先前看法的变化或确认。我们的研究结果证实了贝叶斯假设，根据该假设，在食品安全方面，人们将先前的信念与新信息结合起来，以融合科学信息。我们还发现，当涉及环境风险时，确认偏差的可能性更高，人们不太愿意改变先前的信念。
偏置定制量子 LDPC 码
偏差定制使量子纠错码能够利用量子比特噪声不对称性。最近，有研究表明，表面码的一种修改形式 XZZX 码在偏置噪声下表现出显著改善的性能。在这项工作中，我们证明量子低密度奇偶校验码也可以进行类似的偏差定制。我们引入了一种偏差定制的提升乘积码构造，该构造提供了一个框架，可将偏差定制方法扩展到二维拓扑码系列之外。我们给出了基于经典准循环码的偏差定制提升乘积码的示例，并使用信念传播加有序统计解码器对其性能进行了数值评估。我们在非对称噪声下进行的蒙特卡罗模拟表明，与去极化噪声相比，偏差定制码在错误抑制方面实现了几个数量级的提高。