本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集,以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成,包含 45,000 多个视频,平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的,参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外,我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外,还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用,我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
2 杜克大学基因组与计算生物学中心,北卡罗来纳州达勒姆 27708,美国 3 杜克大学生物医学工程系,北卡罗来纳州达勒姆 27708,美国 4 杜克大学遗传学与基因组学大学项目,北卡罗来纳州达勒姆 27708,美国 5 杜克大学医学中心综合基因组学分部生物统计学与生物信息学系,北卡罗来纳州达勒姆 27708,美国 6 杜克大学医学中心外科系,北卡罗来纳州达勒姆 27708,美国
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本(未经Peer Review认证)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以在2024年2月28日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.02.26.24302674 doi:medrxiv preprint
研究文章 | 系统/电路 人类颈部硬膜外脊髓电图地形图显示不同的意志运动 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2258-23.2024 收稿日期:2023 年 11 月 27 日 修订日期:2024 年 4 月 22 日 接受日期:2024 年 6 月 6 日 版权所有 © 2024 作者
2. 本方法以谈判合同为基础,并采用询价方式。在提交有效报价的投标者中,在估算价格范围内,报价最低的投标者将中标。