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World File Search System无偏见
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
什么是 AI-Ready 开放数据？ - noaa/nesdis/star
• 完整性（空间 / 时间 / 人口统计） • 一致性（数据集内的一致性） • 无偏见（无系统性“倾斜”） • 及时性（数据发布速度） • 出处与完整性（与可信来源无任何变化） 访问文档
利用人工智能减少招聘中的偏见
要使人工智能符合道德规范并公平公正，仅使用无偏见的数据是不够的。算法的设计也应使其能够持续动态地检查是否存在偏见。如果审核失败，应消除发现的任何偏见，并在部署算法之前对其进行修复
迅速在银行采用AI，但稳定地
1。奠定基础：确定采用AI的简单，高影响的用例。了解AI功能和局限性有助于确定适合自动化的任务。这需要通过传统现代化，数据准备，软件开发生命周期的优化以及技术和基础设施自动化的准备就绪。银行可以在沙箱环境中处理AI概念证明（POC），从而最大程度地减少了对运营和客户的破坏风险。例如，JP Morgan使用这种方法来审查LLM可以使用的应用程序，从而确保了低风险和数据敏感性。一旦银行符合基本合规性要求，例如法律和道德义务，治理，负责任的数据收集和使用（包括数据安全和隐私保护），以及无偏见的，可解释的算法结果 - 它可以促进AI使用。这有助于证明投资合理。一旦银行符合基本合规要求 - 法律和道德义务，治理，负责任的数据收集和使用（包括数据安全和隐私保护），以及无偏见的，可解释的算法结果 - 它可以宣传AI使用并证明投资合理。
塔科马警察局
p1专业标准p1.1愿景，任务，价值1.1.1愿景1.1.2任务1.1.3值1.1.4警察局长办公室1.1.5警察局长1.1.6专业期望1.1.6办公室p1.2宣誓P1.2塔科马警察局宣誓P1.3权威与职能组织1.3.1指挥与领导1.3.2权威等级1.3.3操作哲学1.3.4事件/事件Mgmt。1.3.5命令1.3.6功能性组织图P1.4功能1.4.1警察局长1.4.2行政服务局1.4.3调查局1.4.4操作局P1.5信息分布1.5.1政策1.5.2程序手册1.5.3书面指令1.5.3手册1.5.4手册1.5.5 IDC 1.5.5 IDM IDM 1.5.5.7 risc。通讯1.5.8政策，程序，手册和表格修订1.5.9政策，程序和手册的分布P1.6公平与平等1.6.1无偏见的无偏见警务1.6.2歧视和骚扰1.6.3 EEO 1.6.3 EEO 1.6.4工作场所关系
radial rashba和dresselhaus旋转轨道耦合的磁转运和自旋 - 弹性特征
基于石墨烯的范德华异质结构利用了通过接近效应在石墨烯层中调整自旋轨道耦合（SOC）。在长波长处 - 由狄拉克点附近的电子状态骑马 - 可以通过涉及新型SOC术语的汉密尔顿人有效地建模，并允许通过所谓的rashba角度θr的切向和径向自旋纹理的混合。采用这种有效的模型，我们执行逼真的大规模磁转运计算 - 横向磁心焦点和Dyakonov-perel自旋松弛 - 并表明存在着独特的定性和定量特征，允许其无偏见的实验性分解，从而从其新颖的Radial对方中对常规的Rashba Soc进行了无偏见的SOC，此处称为Radial Rashba Soc。与此一起，我们提出了一个方案，以直接估算RASHBA角，通过探索磁响应对称性在交换平面磁场时。为了完成故事，我们在出现的Dresselhaus SoC的存在下分析了磁磁运输和自旋 - 弹性签名，还为径向超导二极管效应的可能场景提供了一些通用的后果。
关于山核桃的杂交和DNA多态性（Carya Cathayensis sarg。）
种群在遗传参数中，例如有效等位基因的数量（N e），香农信息指数（I），观察到的杂合性（H O），预期的杂合性（HE）和无偏见的预期杂合性（uh e）（uh e）（p ＞0.05）以及每种口头的平均水平不低（0.511和0.496和0.496），相应•
用于目标反卷积和选择性分析的蛋白质组学
Evotec 的化学蛋白质组学方法使用高端定量质谱技术来揭示和验证特定的细胞靶标，在细胞辅助因子和天然复合伙伴存在的情况下，通过对天然、内源表达、翻译后修饰蛋白质进行蛋白质组范围分析来无偏见地识别靶标，Evotec Cellular Target Profiling™ 可识别
案件：3:23-cv-00635-wmc 文件编号：19-1 已归档
2 当案件因审慎成熟度理由被驳回时，该案件的驳回不影响原判。参见，例如，Foster v. Cantil-Sakauye，744 F. App'x 469, 469 (9th Cir. 2018)；Simmonds v. INS，326 F.3d 351, 361 (2d Cir. 2003)；Firstmerit Bank, NA v. BMO Harris Bank，No. 15-CV-9238, 2016 WL 2622326, at *5 (ND Ill. May 9, 2016)；另见 Constr. & Gen. Laborers' Union No. 330 v. Town of Grand Chute，915 F.3d 1120, 1121 (7th Cir. 2019)（以“未成熟”为由“无偏见地”驳回诉讼）。并且，当联邦案件被无偏见地驳回时，原告可以向州法院重新提起诉讼。例如，参见 LaBuhn v. Bulkmatic Transp. Co.，865 F.2d 119, 121 (7th Cir. 1988)；Sneed v. Rybicki，146 F.3d 478, 482 (7th Cir. 1998)。与第三条成熟度一样，Ruffolos 夫妇对此案是否满足联邦审慎成熟度要求不持任何立场。 （参见 Dkt. 8:7 n.3。）Ruffolos 夫妇反而坚持认为本法院应该将此案发回州法院。