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哈佛（巴斯）参考样式
o对于非英语名称：请参阅“正确的命名”指导。•书籍的版本：如果您使用了第一版书籍，则不包括版本号。•标题：仅在标题和名称的第一个字母（人，组织或地点）的第一个字母中使用大写。•字幕：所有字幕，包括首字母，都应在较低的情况下输入（名称除外）。副标题应在结肠后输入。例如：反思性读者：社会工作和心理健康。•出版年：如果在源中未提供此信息，则应输入N.D. （无日期简称）。如果您在出版年度结束时输入了一封信（例如2000b）在您的文本引用中，同年应出现在参考文献中。但是，如果您输入了N.D.在您的引用中（因为没有提供一年的出版年），n.d。应该出现在相应的参考中，例如泰勒，n.d。
欢迎参加网络研讨会：COVID 19 疫苗和发育障碍儿童：让我们来谈谈
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文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
可解释人工智能（XAI）
Hendricks, LA、Burns, K.、Saenko, K.、Darrell, T.、Rohrbach, A. (2018)。女性也玩单板滑雪：克服字幕模型中的偏见。收录于：Ferrari, V.、Hebert, M.、Sminchisescu, C.、Weiss, Y. (eds) 计算机视觉 – ECCV 2018。ECCV 2018。计算机科学讲义 ()，第 11207 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-01219-9_47
Lookout 的负责任开发
在应用程序开发过程中，Lookout 团队参与了多次人工智能原则评审，并进行了对抗性公平性测试。该团队采用了 Google DeepMind 视觉语言模型 (VLM)，该模型针对此用例进行了高度定制，并得到了来自 BLV 人群以及跨性别和非二元性别者的多轮反馈。VLM 使人们能够就图像提出自然语言问题。新的 Lookout 问答功能允许用户超越字幕，询问对他们来说最重要的图像细节。此功能允许团队提供不带感知性别的字幕，但如果用户询问有关某人性别的问题，该模型可以使用来自该人外表的线索提供感知性别的最佳猜测。通过这种方式，Lookout 可以避免在不需要时提供性别描述，从而减少潜在的性别错误，但应用程序可以在用户认为这些信息对他们有用时提供这些信息。Lookout 团队对 BLV 和非二元性别的最终用户测试了这种方法，发现这些用户认为这种方法既有用又尊重。
视觉图像理解中的图形神经网络
抽象的2D图像理解是计算机视觉中的一个复杂问题，但它是提供人级场景理解的关键。它比识别图像中的对象更进一步，而是尝试理解场景。解决此问题的解决方案构成了一系列任务的基础，包括图像字幕，视觉问题答案（VQA）和图像检索。图提供了一种自然的方式来表示图像中对象之间的关系布置，因此，近年来，图形神经网络（GNN）已成为许多2D图像理解管道的标准组成部分，成为核心体系结构组件，尤其是在VQA任务中。在本调查中，我们回顾了这种快速发展的场，并提供了2D图像理解方法中使用的图形类型的分类法，该域中使用的GNN模型的全面列表以及未来潜在发展的路线图。据我们所知，这是第一个综合调查，涵盖图像字幕，视觉问题的答案和图像检索技术，其重点是将GNN用作其架构的主要部分。
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1。残疾原因； 2。预防残疾； 3。早期识别和干预； 4。全包教育和5。职业培训和就业能力。这些视频具有手语的解释和字幕，使它们适用于不同范围的用户。76 DISAAA：使用视觉注意，面部表达和声音情感提示（与CDAC Kolkata合作）自动评估自闭症的综合解决方案（2022-23）
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1. 预测音频/文本序列 2. 儿童成长预测 3. 作物健康分析和疾病识别 4. 植入物状况预测 5. 空间数据的自动注释 6. 基因组数据中的隐藏模式识别 7. 土木结构健康分析 8. 驾驶员困倦检测 9. 图像字幕生成器/注释