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World File Search System完美主义
论结果主义与公平
最近关于机器学习公平性的研究主要强调如何定义、量化和鼓励“公平”结果。然而，人们较少关注这些努力背后的道德基础。在应该考虑的道德观点中，结果主义是其中之一，其立场大致认为结果才是最重要的。虽然结果主义并非没有困难，虽然它不一定提供一种可行的选择行动的方式（因为不确定性、主观性和聚合性的综合问题），但它仍然为批判现有的机器学习公平性文献提供了强有力的基础。此外，它还突出了一些相关的权衡，包括谁来计算的问题、使用政策的利弊以及遥远未来的相对价值。在本文中，我们对机器学习中公平性的常见定义进行了结果主义批判，并从机器学习的角度对结果主义进行了批判。最后，我们更广泛地讨论了学习和随机化问题，这对于自动决策系统的伦理具有重要的意义。
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这里，S 是通过模拟得出的散射矩阵，其中对麦克斯韦方程进行了数值求解。参数 r 1 、t 1 、r 2 和 t 2 分别是 E in1 和 E in2 的单束光束的反射和透射系数。值得注意的是，在这种配置下，假设在此设置中互易性保持不变，则两个入射方向的透射系数相同（即 t = t 1 = t 2 ）。反射的不对称性源于设计结构相对两侧排列的十字形石墨烯贴片的不同尺寸。
完美 - 索尔克内部
索尔克研究所的 Joseph Ecker、Margarita Behrens 和同事们利用一种科学技术分析了超过 10 万个小鼠脑细胞，该技术可以识别一种称为甲基化的化学模式，甲基化是细胞控制基因表达的一种方式。随后，科学家们将这种技术应用于来自小鼠大脑 45 个不同区域的数千个细胞，并确定了 161 个细胞类型簇，每个簇都以其甲基化模式为特征。该团队还表明，甲基化模式可用于预测任何特定细胞来自大脑的哪个区域——不仅是在广阔的区域内，还可以预测某个区域内的特定细胞层。这意味着，最终可以开发出仅针对小群细胞的药物，通过靶向其独特的表观基因组学来发挥作用。
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阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种慢性疾病，也是最常见的睡眠障碍之一。对于 OSA 患者，睡眠期间喉咙后部的支撑肌肉会过度放松。结果，气道塌陷，您在睡眠中开始窒息。这会导致血液中的氧气含量降低。您的大脑对氧气变化非常敏感，因此会短暂唤醒您，重新开始呼吸。这些事件在早晨不会被记住。这种觉醒可能在整个晚上发生数百次，导致睡眠不清爽、睡眠困难、焦虑和抑郁加剧以及生活质量下降。OSA 会增加中风、心律不齐、糖尿病患者难以控制血压和血糖、性功能障碍以及夜间多次醒来排尿的风险。
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