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World File Search System评估的
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
进行扩散风险评估的指南 2024。...
寻求大规模杀伤性武器的国家和非国家行为者有两种选择：购买或制造。然而，一个国家或非国家行为者获取大规模杀伤性武器的途径在很大程度上取决于资源获取、技术能力和产能以及政治意愿等因素。例如，非国家行为者可能在建设必要基础设施方面能力有限，因此倾向于在公开市场上采购两用商品和服务。尽管拥有资源和技术知识，但大多数国家仍然需要外国材料和技术。这些技术既包括有形商品（材料、零部件和制造设备，如高端钢材和计算机数控机床），也包括“无形资产”，如数据、设计信息和知识。
关于先进人工智能系统风险评估的联合声明
评估先进人工智能系统的风险提出了新的挑战，这些系统包括被称为前沿人工智能系统、双重用途基础模型、通用人工智能模型和先进生成人工智能系统的系统。先进人工智能系统在广泛的环境中都具有能力，因此它们可能会被意外或故意地使用和滥用，而且很难预测、衡量和缓解。应对这些挑战是国际人工智能安全研究所网络使命的核心。根据《布莱切利宣言》和《首尔意向声明》中的承诺，以及经合组织、七国集团广岛进程、前沿人工智能安全承诺和其他相关举措取得的进展，国际人工智能安全研究所网络在本文件中强调了先进人工智能系统风险评估的六个关键方面。该网络致力于在这六个关键方面的基础上建立先进人工智能系统风险评估的共享科学基础。这可能涉及进行联合风险评估和合作科学研究，认识到先进人工智能风险评估的科学和实践在不断发展。各个网络成员保留灵活性，可根据国际和国内框架进行、应用和调整任何风险评估或风险收益权衡。先进人工智能系统风险评估的关键方面：
基线评估的职权范围...
和/或特殊教育需要（SEN）以及学校管理机构，以更好地支持残疾儿童。该联盟将利用丰富的经验，与政府合作伙伴、残疾人组织（OPD）、学校和社区共同设计和实施一个满足 RISE 参与者不同需求的项目。马拉维社区发展联盟（LCDM）是一家在当地注册的非政府组织，自 2006 年以来一直在马拉维多个地区开展工作。LCDM 致力于改善弱势农村地区儿童的教育，并与各级政府合作，与当地社区合作开展全面的项目，消除教育障碍，帮助所有儿童茁壮成长。LCDM 专注于加强教学、学习和学校管理，培养生活技能，促进所有学习者的平等和包容，加强保护措施，建立社区声音，参与和问责制，加强能力建设，与地区教育官员建立伙伴关系。卢旺达儿童机会组织 (CfCR) 是一个以儿童为中心的非政府组织，致力于解决被社会和重要服务边缘化的儿童（如残疾儿童）所面临的复杂问题。CfCR 的战略领域是包容性教育 (IE) 和安全空间，设计的项目影响个人、社区和机构层面的变化。其活动包括教师、家长、服务提供者和社区培训，以加强早期识别、评估发育迟缓和残疾以及适当的转介机制。CfCR 已在卢旺达 22 个地区开展了 14 年的工作。赞比亚学校到学校 (StSZ) 是一家在当地注册的非政府组织，致力于通过深思熟虑的研究改善赞比亚男孩和女孩的生活和学习。
在3D打印中与PLA和机械回收评估的牛皮木蛋白和苯酚 - 核糖粘蛋白与PLA的兼容性
摘要：木质素是一种具有许多有希望的特性，对聚合物混合物有益。这项工作的主要目的是研究木质素与聚乳酸（乳酸）混合的加工性，兼容性和可回收性。将两种不同的商业牛皮木质蛋白和一个酚类有机溶胶木质素与聚（乳酸）以各种重量百分比混合，靶向高木质素含量（30、50和70 wt％）。获得的混合物通过融合沉积建模用于增材制造。所有获得的材料均通过拉伸试验，热重分析，不同的扫描量热法和31 p NMR的透度表征。通过重新排列多达四次，评估了聚合物混合材料的可回收性，并评估了它们的可打印性。结果表明，该材料在多达三个周期中保留了其机械性能，其拉伸强度降低了30％。酚类有机溶质木质素在更广泛的木质素含量上表现出更好的可打印性，同时保持相似的热和机械性能。关键词：基于生物的材料，回收，聚（乳酸），木质素，混合■简介
公众对法院算法风险评估的态度
参考：•acemoglu，D。（ed。）。（2021）。重新设计AI。麻省理工学院出版社。•De Cremer，D。和Tyler，T。R.（2007）。信任对权威和程序公平性对合作的影响。应用心理学杂志，92（3），639。•De Freitas，J。，Schmitt，B。，＆Haslam，N。（2023）。对AI工具态度的心理因素。自然人类行为，7（11），1845- 1854年。•Greenstein，S。（2022）。在人工智能时代（AI）保存法治。人工智能与法律，30（3），291-323。•Sætra，H。S.，Borgebund，H。和Coeckelbergh，M。（2022）。避免通过算法稀释民主。自然机器智能，4（10），804-806。•Simmons，R。（2017）。大数据和程序正义：使刑事司法系统中的算法合法化。俄亥俄州圣公司。L.，15，573。•Stilgoe，J。（2024）。AI有民主问题。公民的议会可以提供帮助。Science，385（6711），EADR6713。 •Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。 程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。 法律与社会修订版，37（3），513-547。 •Tyler，T。R.（2006）。 人们为什么遵守法律。 普林斯顿大学出版社。 •Wang，A。J. （2018）。 程序正义和风险评估算法。 可在SSRN 3170136中获得。Science，385（6711），EADR6713。•Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。法律与社会修订版，37（3），513-547。•Tyler，T。R.（2006）。人们为什么遵守法律。普林斯顿大学出版社。•Wang，A。J.（2018）。程序正义和风险评估算法。可在SSRN 3170136中获得。
对高度专业技术评估的全面审查
•不错的计划，以修改2024/25的当前HST标准，以更明确地反映出架构的HST愿景。这将包括每个标准的合格陈述，以提高透明度并提供更清晰的指导。目的是确保决策是明智的且争议性的较小，而不会改变通过HST路线接受的疗法数量。
第十二届生物农药研讨会专家小组的报告，涉及生物农药风险评估的问题制定
经济合作与发展组织（OECD）是一个政府间组织，在该组织中，北美和南美，欧洲，亚洲，亚洲和太平洋地区以及欧盟的38个国家的代表以及欧盟共同协调和协调政策，讨论相互关注的问题，并共同应对国际问题。经合组织的大部分工作都是由由成员国代表组成的200多个专业委员会和工作组进行的。来自几个合作伙伴国家和感兴趣的国际组织的观察员参加了经合组织的许多研讨会和其他会议。委员会和工作组由位于法国巴黎的经合组织秘书处提供，该秘书处被组织成董事会和部门。
融合电厂设计安全与安全评估的经验
IAEA规定了标准的应用，并根据其法规的第三条和第VIII.C条的条款，可以提供与和平核活动有关的信息交换，并为此目的作为中介机构。有关核活动安全性的报告是作为安全报告发出的，这些报告提供了可用于支持安全标准的实际例子和详细方法。其他与安全有关的IAEA出版物作为应急准备和响应出版物发行，放射学评估报告，国际核安全小组的Insag报告，技术报告和TECDOCS。IAEA还会发出有关放射学事故，培训手册和实际手册以及其他特殊安全相关出版物的报告。与安全相关的出版物是在IAEA核安全系列中发行的。IAEA核能系列包括信息出版物，以鼓励和协助研究和实际应用核能出于和平目的。它包括有关技术状况和进步的报告和指南，以及经验，良好实践和实践实例，核电循环，放射性废物管理和退役。