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VA HB 2094 MALDONADO算法歧视1-25- ...
January 27, 2025 The Honorable Delegate Cliff Hayes, Chair House Communications, Technology and Innovation Committee House Committee Room C - 206 Dear Chair Hayes and members of the Committee: On behalf of Chamber of Progress, a tech industry association supporting public policies to build a more inclusive country in which all people benefit from technological leaps, I write to respectfully urge you to oppose HB 2094, which would hinder the adoption of innovative AI技术没有有意义地推进公民权利。进步会议厅旨在确保所有美国人都从技术飞跃中受益。我们的公司合作伙伴包括Google，Apple和Amazon等AI创新者，但我们的合作伙伴对我们的职位没有投票或否决。AI具有改善教育，实现创造性表达和创造新的商机的巨大潜力。因此，公共政策促进这些创新的广泛和公平分配至关重要。因此，政策制定者应避免政策适得其反，以适得其反地采用AI技术。HB 2049将人工智能系统定义为“基于机器学习的系统，对于任何明确或隐式的目标，从该系统的输入中注射，将收到如何产生输出，包括内容，决策，预测和可能影响物理或虚拟环境的建议”，这将涵盖大多数软件，而这些软件将涉及大多数软件，同时忽略了离线，实际上，实际上是歧视性的，潜在地构成了潜在的，这将涉及。HB 2049的赞助商正当关注侵犯民权，尤其是住房，就业或贷款方面的歧视。历史上边缘化的社区在这些地区又反复歧视，
直面优生学和残疾歧视的遗产
摘要 社会和教育本质上是残障人士歧视的。残疾人通常被排除在教育之外，或者在教育系统中的成绩较差。改善有色人种的教育经历和成果需要教育工作者设计反种族主义课程，明确解决种族不平等问题。在这里，我们在一篇由一位残疾生物科学学生和一位身体健全的生物科学教员合著的文章中探讨了生物科学教育中平行的反残障人士歧视方法。我们的工作以批判残疾理论为基础，借鉴了残疾和教育学研究以及我们自己的经验。生物科学有一种独特的需要，即面对其在优生学伪科学方面的不光彩历史，这导致了对残疾人的歧视和侵犯人权。我们简要介绍了生物科学研究与优生学之间的关系，并探讨了这一遗产如何影响当今的生物科学教育。然后，我们提出了一个反残障人士歧视生物学教育的推荐结构。我们的方法不仅限于为残疾人提供便利，还建立了一个模型，教育所有学生了解残疾问题，并赋予他们挑战残疾歧视的言论和做法的能力。
2024 财年平等与反歧视法案报告，戴尔 AS
在本报告中，戴尔科技涵盖了位于挪威的企业，即戴尔 AS（公司编号 861272702）。戴尔 24 财年的财政年度从 2023 年 2 月 1 日到 2024 年 1 月 31 日。我们重视多样性、平等机会和尊重我们致力于多样性、平等，并提供一个安全高效的环境，促进开放的对话和自由表达思想，不受骚扰、歧视和敌对行为的影响。我们认识到，我们有责任为所有人的利益创造和维护这种环境。我们提倡为所有团队成员、客户、业务合作伙伴和其他利益相关者提供平等机会和公平待遇，不论种族、肤色、宗教或信仰、信念、国籍、社会或族裔出身、性别（包括怀孕）、年龄、身体、精神或感官残疾、艾滋病毒状况、性取向、性别认同和/或表达、婚姻、民事结合或同居关系状况、过去或现在的军事服务、家族病史或基因信息、家庭或父母状况、受保护的退伍军人身份、在其他方面具有合法工作能力的公民身份或我们经营所在地法律或法规保护的任何其他身份（可识别特征）。我们为所有在适用国家合法工作的人提供平等的就业机会，并为残障人士提供合理的住宿。所有团队成员都应及时报告疑似歧视行为，并且绝不报复任何善意提出非法歧视问题的人。我们对这些原则的承诺对我们的成功至关重要。性别平等状况 戴尔科技集团制定了环境、社会和治理 (ESG) 目标，到 2030 年实现这一目标，即让 50% 的全球员工和 40% 的全球领导者为女性。在戴尔 AS，38% 的领导者为女性。由于正在进行的组织变革（作为整体重组的一部分），戴尔科技集团（包括戴尔 AS）的总体人数有所减少。以下是截至 2024 年 1 月 31 日（即财年结束）戴尔 AS 的性别平等状况。
COVID-19 疫苗接种状况（防止歧视...
2021 年末，我们被迫接种新冠疫苗，才能保住工作。我当时不想接种疫苗，因为我觉得疫苗接种过程仓促，而且没有证据证明疫苗可以预防新冠。由于没有政府部门愿意听取我的担忧，医生害怕不遵守他们的指示，我感到困惑和失望，质疑这个国家的民主。我觉得自己被勒索接种疫苗以保住我做了 30 年的工作，所以我勉强去接种了一剂辉瑞疫苗。接种疫苗后大约 7 小时，当我看电视时，一股寒意袭来。我的皮肤开始刺痛，我的心跳开始非常快。我的皮肤变得出汗和寒冷。我感到一阵焦虑袭来，所以我给医院打了电话。我被要求去急诊室。一到那里，我就被立即看病。我不得不接受血液检查和心脏监测大约 4 个小时，然后才被解雇。回家后，我反复发作心悸、出汗、皮肤冰冷和一阵阵令人恐惧的焦虑，持续了一周多。我感到非常害怕和孤独，但医疗界似乎没有人关心。他们告诉我要接种第二剂疫苗，并告诉我我所经历的一切都“正常”。我不敢相信这些医疗专业人士竟然认为这些症状是正常的。正常的不是这种感觉。
非歧视的年度通知
Program Criteria for Admission Advanced Manufacturing: Industrial Maintenance Electrical Advanced Manufacturing: Welding Agriculture: Ag Mechanical & Engineering Agriculture: Agriscience (Plant/Animal) Agriculture: Natural Resources Agriculture: Precision Agriculture Construction: Building Trades Construction: Civil Arts, AV Tech & Comm: Digital Design Arts, AV Tech & Comm: Radio/TV Business Finance & Marketing: Business Administration Business Finance & Marketing: Finance & Investment Business Finance & Marketing: Marketing & Sales Education & Training: Early Childhood Education Education & Training: Education Careers Health Sciences: Pre-Nursing/CNA Health Sciences: Emergency Medical Tech Hospitality & Tourism: Culinary Arts Human Services: Cosmetology Human Services: Human & Social Services Information Technology: Cybersecurity Law & Public Safety: Criminal Justice STEM: Biotechnology STEM: Engineering Transportation: Automotive Services
COVID-19疫苗接种状况（预防歧视）2022年和公平工作修正案（禁止Covid-19疫苗歧视）BIL
一个家庭成员失去了休闲工作无法旅行州市去看家人无法参加州际家庭婚礼无法参加社会 - 酒吧，餐厅，咖啡馆，娱乐中心，娱乐中心，音乐会，音乐会，夜总会，夜总会，大学校园，非必不可少的商店，非必不可少的商店等特别影响的年轻人及其与朋友社交的能力，这会影响他们的心理健康由于健康选择的价值观不同，失去了长期朋友一个家庭年轻人甚至不允许进入体育馆去厕所，不得不穿过马路。他们还必须在大型垃圾桶后面换成，以穿上运动装备，因为他们不允许进入体育场。
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
COVID-19 疫苗接种状况（防止歧视...
3. 众所周知，新冠疫苗偶尔会导致健康人死亡——TGA 承认了这一事实。当一个人被要求接种新冠疫苗作为就业、教育或社会融入的条件时，该人在经济或文化上被强迫参与一项活动，而该活动预计会导致一定比例的员工/学生/人员因该活动而死亡。有人可能会反对说，传染性病原体也会致人死亡，但这两类死亡在道德上并不等同。感染病原体不是强制性的，而强制接种疫苗导致的死亡是强制性的死亡，是合法杀害一些人以造福大多数人。至关重要的是，任何对未接种疫苗者的歧视（或对接种疫苗者的特殊待遇）都构成对生命权的侵犯，因为预计一定比例的目标人群会因这种强制性治疗而死亡。雇主故意造成一些员工死亡以造福大多数劳动力，这显然不符合工作场所安全立法。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
弗吉尼亚法律制造者 - 帕斯 - 歧视法律法律，但会 -
弗吉尼亚州议员刚刚通过了一项开创性的AI反歧视法案，为新的工作场所合规义务奠定了基础 - 但这仅在州长Glenn Youngkin将其签名为法律。遵循科罗拉多州的第一个国家/地区AI歧视法的负责人，弗吉尼亚州的版本虽然更友好，但仍将要求雇主为从2026年7月1日开始对AI驱动的决策做准备。，但共和党州长很有可能否决这项民主党法案。无论您是否在弗吉尼亚州开展业务，这都是您需要了解的有关这一潜在的新法律的知识。