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World File Search System刻板
一种强化学习方法，用于减轻语言模型中的刻板印象偏见
广泛采用由BERT和GPT等大型语言模型提供支持的应用程序，突出了社区内部对这种模型可以从培训数据中继承的意外偏见的影响的担忧。为了表现出来，过去的工作报告了LLM的证据，这些LLM扩大了性别刻板印象以及地理和种族偏见。以前的方法集中在数据预处理技术或技术上，这些技术或技术试图直接嵌入以增加资源需求，符号工作以及对足够偏见类型的适用性方面的限制方面，直接嵌入具有很大的缺点。在本文中，我们提出了精炼-LM，这是一种使用模型架构以及偏置型的强化学习对偏差的事后过滤。在包括Distillbert，Bert和Roberta在内的一系列模型中进行的实验表明，所提出的方法（i）在保留语言模型性能的同时，大大减少了刻板印象的偏见； （ii）实现适用于广泛的偏见类型，跨越诸如基于种族，宗教和基于国籍的偏见等环境的概括； （iii）减少所需的培训措施。
女性作为演出工人：打破刻板印象的障碍
哈佛大学最近的一份报告指出，在过去的十年中，从事演出经济学的妇女人数已经超过了男性同行。零工经济使男人和女人能够从更灵活的工作方式和更大的工作方式中受益。实际上，这可能就是为什么在2008年至2016年之间，从事自由职业者的母亲的人数增加了79％。在零工经济中工作的人可以在某种程度上选择他们工作的时间，通常是在工作时间和工作地点，这使他们能够实现工作/生活平衡以适应他们的生活方式。对于那些必须关心亲人（年轻和老年人）的人来说，这是尤其有利的 - 他们可以适应工作和照顾的时间表。
刻板印象作为性格证据
在本文中，我将说明，尽管某些形式的基本率证据对于获得准确的案件结果来说是可取的，甚至至关重要，但一种常见的基本率证据（即概况证据）往往构成未被承认的品格证据（即被告按照某种性格特征行事的证据），而这种证据是联邦和州证据规则所禁止的。为了说明这一点，并准确描述基本率证据和普通品格证据之间的关系，我利用一种名为贝叶斯推断的统计工具来定义一个我称之为预测品格证据的概念。预测品格证据描述了一个群体的行为倾向，表明该群体中的某个成员按照这种倾向行事。我将说明，这种证据（一种涉及行为刻板印象的基本率证据）依赖于品格推理，因此根据禁止品格证据规则是不可接受的。
想到什么工作？关于学习领域的刻板印象
利用大规模的全国代表性数据和对俄亥俄州立大学本科生进行的调查，我们衡量了美国新生如何看待大学专业和职业之间的关系。我们发现，学生对学习领域有刻板印象，大大夸大了专业导致他们从事特定工作的可能性（例如，心理学专业学生会选择咨询师，新闻专业学生会选择记者）。结构模型的估计表明，这种刻板印象会扭曲决策，因为学生在选择专业时对未来的职业有强烈的偏好。在一项实地实验中，我们发现减少刻板印象对学生学习内容以及他们所报修的课程和专业的意图有显著影响。误解还会偏向学生认识的人的职业和专业，这与基于回忆的信念形成模型一致。
Mac1140-预刻板代数
教学大纲2课程描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2个先决条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2课程材料。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2课程材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2课程目标：。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2个在线资源。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2课程目标：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2个在线资源。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2个在线资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2指导设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2一周的政策。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3个计算器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2一周的政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个计算器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3不完整的政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4在线课程评估。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4在线课程评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4建议和帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4级举止或网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5荣誉代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5名残疾学生。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5在线隐私。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5名残疾学生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5在线隐私。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5通识教育信息。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5通识教育目标（数学）。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5个学生学习成果（SLO）。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。6
运动技能和神经系统软体征：它们仅仅是临床差异还是抽动障碍和原发性刻板运动障碍不同病因的反映？
虽然抽动障碍 (TD) 和刻板性运动障碍 (SMD) 在儿科诊所中经常共病，但它们的临床和病因差异仍然不太清楚。我们旨在通过评估神经系统软体征 (NSS) 和运动技能来研究区分 TD 和原发性 SMD 的临床特征。向儿童及其父母发放了《儿童情感障碍和精神分裂症量表（针对学龄儿童）-当前和终身版本 DSM-5 (K-SADS-PL)》和社会人口和临床数据表。临床医生完成了耶鲁全球抽动严重程度量表 (YGTSS)、重复行为量表修订版 (RBS-R) 和神经系统评估量表 (NES)。九孔钉测试用于测试精细运动技能，1 分钟坐站测试用于测试粗大运动技能，火烈鸟平衡测试用于测试静态平衡，指鼻测试用于测试双侧协调性。家长完成了康纳斯家长评定量表修订简表 (CPRS-RSF) 和发育性协调障碍问卷修订版 (DCDQ-R)。我们的样本包括 20 名 TD、20 名原发性 SMD、13 名 ADHD 患者和 20 名健康对照者 (HC)。SMD 组的 NES 复杂运动动作排序得分明显高于 HC。原发性 SMD 组的九孔钉测试优势手表现明显低于 TD 组。原发性 SMD 儿童的 1 分钟坐站测试得分明显较低；DCDQ-R 总分和分量表得分高于 HC，且发育性协调障碍风险更高。我们的研究结果为 TD 和原发性 SMD 的不同病因提供了宝贵的见解，为未来的神经生物学研究奠定了基础。
dall-e ai生成的图像中的偏见和刻板印象
技术对我们来说已经越来越重要，要么我们将其用于支持或增强我们的活动，要么直接将任务委派给这些盛开的工具，这些工具从更加机械世界到一个数字世界中找到了他们从更加机械世界到一个数字世界的道路，我们在某种程度上比其他人更重要的是，我们的技术变得更加重要，而这是一个重要的技术，而这是一个重要的事情，而这是一个重要的事情。这些工具不是完美无缺的，不应盲目信任，对于过去两年中蓬勃发展的AI系统，这也没有什么不同，我们将其委派给我们的某些工作或任务以节省时间或金钱，从这些系统中节省时间或金钱，这些系统是从最近两年中出现的最大的AI工具之一，是图像基因性AI，其中最大的例子是Dall-e的最大示例。
你孩子的刻板印象
本传单进一步解释了刻板行为。它将提供比您孩子的医生已经给您的更多信息，并包括一个支持和更多信息部分。如果您有任何疑问，请与照顾您孩子的团队成员交谈。刻板行为刻板行为是重复的动作或声音。这些可能包括简单的动作，例如摇动身体、点头和敲击手指，或更复杂的动作，例如挥动手臂和手、挥手或踱步。刻板行为是发育的正常部分（特别是在 2 至 5 岁之间），但对于一些孩子来说，它们会持续到青春期（青少年时期）。刻板行为通常单独出现，但也可能与其他与大脑发育有关的医疗状况有关，例如自闭症谱系障碍、运动障碍和图雷特综合症。一些表现出一系列问题的大脑疾病也可能将刻板行为作为整个表现的特征，例如儿童中风。盲童也会出现刻板行为。刻板行为不会对大脑造成任何损害，但目前尚不清楚导致刻板行为的具体原因，也不清楚为什么有些孩子会做出这些动作和发出这些声音，而其他孩子则不会。人们认为刻板行为可能反映了：
原发性复杂运动刻板行为与新生损伤性 DNA 编码突变有关，这些突变将 KDM5B 确定为风险基因
运动刻板行为在患有自闭症谱系障碍 (ASD)、智力障碍或感觉剥夺的儿童以及正常发育的儿童（“原发性”刻板行为，pCMS）中很常见。运动刻板行为的确切病理生理机制尚不清楚，尽管已经提出了遗传病因。在本研究中，我们对 129 个患有 pCMS 的亲子三人组和 853 个对照三人组（经过质量控制后为 118 个病例和 750 个对照）进行了全外显子组 DNA 测序。我们报告了 pCMS 与对照相比新生预测损伤性 DNA 编码变异的发生率增加，确定 KDM5B 为高置信度风险基因，并估计有 184 个基因赋予风险。pCMS 患者中含有新生损伤性变异的基因与 Tourette 综合征、ASD 中的基因以及刻板行为评分高与低的 ASD 患者中的基因有显著重叠。对这些 pCMS 基因表达模式的探索性分析发现，在胎儿中期发育早期，这些基因在皮质和纹状体中聚集。探索性基因本体论和网络分析突出了钙离子转运、去甲基化、细胞信号传导、细胞周期和发育中的功能趋同。对 pCMS 三重奏的持续测序将识别出其他风险基因，并为跨诊断界限的刻板生物学机制提供更深入的见解。
从洁净室到机床：第一代脑刻板的委托晶圆尺度神经形态系统
摘要BrainScales的第一代，也称为Brainscales-1，是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理，其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学：模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比，它连续运行，动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障，但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中，我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程，提供了对系统物理组件的简短描述，说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外，我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训，通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能，这是迄今为止最大的尖峰网络仿真，迄今为止，最大的尖峰网络模仿和单个突触。