，IEEE推薦實(shí)踐和電力系統(tǒng)諧波控制要求的建議。 當(dāng)三次諧波衰減時(shí)，其他高次諧波不受影響。但是，如果使用HMT從設(shè)施中其他地方的其他非線性負(fù)載提供額外的源阻抗和/或相移，則可以實(shí)現(xiàn)一些好處。 鋸齒形繞組
2023-04-07 10:03:46
、高性能和解決方案尺寸三個(gè)考慮因素通常相互沖突：只能優(yōu)先考慮一兩個(gè)，而放棄第三個(gè)，尤其當(dāng)設(shè)計(jì)期限臨近時(shí)。犧牲一些性能變得司空見(jiàn)慣；其實(shí)不應(yīng)該是這樣的。本文首先概述了在復(fù)雜的電子系統(tǒng)中電源帶來(lái)的嚴(yán)重問(wèn)題
2020-10-27 10:15:37
：“collect2.exe：致命錯(cuò)誤：CreateProcess：沒(méi)有這樣的文件或目錄” 調(diào)查我發(fā)現(xiàn)命令長(zhǎng)度可能有限制：https://github.com/platformio/platform-espressif8266/issues/231 這是對(duì)問(wèn)題的正確 解釋嗎？是否有一些解決方法來(lái)減少命令長(zhǎng)度？
2023-03-16 08:00:35
直是網(wǎng)絡(luò)上的熱議話題。滴滴、攜程等互聯(lián)網(wǎng)公司都被質(zhì)疑利用用戶的行為、喜好等數(shù)據(jù)，在同一產(chǎn)品上對(duì)不同用戶區(qū)別定價(jià)，由此引來(lái)網(wǎng)友一片聲討。一時(shí)間，人們不禁要問(wèn)：大數(shù)據(jù)喂養(yǎng)出來(lái)的AI，難道也會(huì)對(duì)人有偏見(jiàn)嗎？難道
2018-05-31 08:39:48
實(shí)現(xiàn)。四、雜散損耗如今對(duì)電動(dòng)機(jī)雜散損耗的認(rèn)識(shí)仍然處于研究階段，現(xiàn)今一些降低雜散損失的主要方法有：1、采用熱處理及精加工降低轉(zhuǎn)子表面短路。2、轉(zhuǎn)子槽內(nèi)表面絕緣處理。3、通過(guò)改進(jìn)定子繞組設(shè)計(jì)減少諧波。4
2017-07-22 13:43:22
要確保工業(yè)流體系統(tǒng)安全運(yùn)行，保持一致的壓力控制至關(guān)重要。使用調(diào)壓閥保持可靠的下游壓力有助于減小流速變化，特別是對(duì)于高流量系統(tǒng)。不過(guò)，要持續(xù)保持壓力控制和實(shí)現(xiàn)降低衰減，您的流體系統(tǒng)可能還需要添加
2021-01-15 16:12:39
的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。單片機(jī)：技術(shù)比較成熟，運(yùn)用在工控領(lǐng)域比較多，但進(jìn)行嵌入式應(yīng)用顯得太龐大，因而派生出ARM單片機(jī)進(jìn)行高端應(yīng)用，可以進(jìn)行操作系統(tǒng)的移植，但是現(xiàn)在一些高端單片機(jī)也可以移植操作系統(tǒng)，單片機(jī)跟ARM
2014-08-05 23:49:34
為了提高天線的容量和發(fā)射接收速率，LTE通信系統(tǒng)使用了MIMO天線。由于移動(dòng)終端上空間有限，多個(gè)天線間存在較大耦合，天線的輻射效率和通信容量會(huì)降低。那么，我們如何才能減少710 MHz LTE天線的耦合？
2019-08-12 07:42:07
噪聲，尤其是輻射噪聲，可以通過(guò)了解其來(lái)源和設(shè)計(jì)技術(shù)來(lái)削弱其影響。在一個(gè)PWM開(kāi)關(guān)電源內(nèi)，大部分輻射和傳導(dǎo)噪聲由幾個(gè)主要的噪聲源產(chǎn)生。我們能夠容易地檢測(cè)到這些來(lái)源，并且可以通過(guò)修改設(shè)計(jì)來(lái)減少電源內(nèi)噪聲
2021-10-28 09:03:51
期間，ADC不被讀取，因此FX3丟失了一些樣本。最小可用時(shí)間片是1毫秒：有可能減少它嗎？來(lái)自ADC的EOC是下降沿信號(hào)，并且該信號(hào)連接到FX3GPIO引腳，以便將其鏈接到ISR。我的目的是在ISR內(nèi)部開(kāi)始
2018-12-26 15:55:13
親愛(ài)的朋友們，我回來(lái)了另
一個(gè)問(wèn)題。我希望你幫助我提高我的VHDL編程技能。我已經(jīng)搜索了很多關(guān)于如何
減少設(shè)計(jì)延遲的問(wèn)題。我發(fā)現(xiàn)了
一些關(guān)于管道計(jì)算的東西。親愛(ài)的朋友們，
減少延遲的其他方法是什么？因?yàn)槲?/div>
2019-10-29 08:55:46
減少邊緣節(jié)點(diǎn)的洞察時(shí)間智能分區(qū)模式轉(zhuǎn)變
2021-02-25 07:12:14
由于變頻電源目前采用的都是脈沖寬度調(diào)制的方式，而這樣的調(diào)制方式會(huì)在變頻電源正常運(yùn)行的時(shí)候，在電源側(cè)產(chǎn)生高次諧波電流，并造成電壓波形畸變，會(huì)對(duì)電源系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。我們可以在使用變頻電源的時(shí)候采用一些
2021-12-30 06:06:54
預(yù)期的要大很多。測(cè)量的平均電壓為1.56 V，3mVsdev噪聲峰峰值為33 mV。不僅如此，而且噪聲中似乎還有一些相當(dāng)高頻的成分，并且具有某種周期性。我們將示波器的水平時(shí)基設(shè)置為20μV/ div
2019-10-09 08:00:00
如何識(shí)別噪聲?怎么減少噪聲干擾？
2021-06-17 10:44:57
什么是CAF效應(yīng)CAF產(chǎn)生的機(jī)理如何防止或減少CAF的發(fā)生？
2021-02-19 07:54:57
你好，它似乎有一些限制在FX3內(nèi)部時(shí)鐘。例如，在某些情況下，如果我們減少內(nèi)部時(shí)鐘，就會(huì)提到DMA溢出。這里的主要問(wèn)題是我們希望降低FX3的功耗（每個(gè)MA計(jì)數(shù)！）對(duì)于這個(gè)特殊的設(shè)計(jì)，我們只在USB 2
2018-09-05 16:12:00
產(chǎn)生影響，甚至是整個(gè)的使用和運(yùn)營(yíng)。在實(shí)際的操作過(guò)程中，布線人員總會(huì)遇到一些不可抗拒的因素和施工大意造成的失誤，這些失誤需要一系列的返工。這一系列的返工將會(huì)帶來(lái)多少經(jīng)濟(jì)損失呢？這對(duì)于整個(gè)工程的預(yù)算也帶來(lái)
2016-08-25 15:59:17
問(wèn)題的一些最常見(jiàn)的原因，以及可用于優(yōu)化既有頻譜的一些最佳實(shí)踐方法。干擾抑制最多變，最困難的挑戰(zhàn)可能就是干擾問(wèn)題，干擾源多種多樣，有來(lái)自基站內(nèi)外部的 或者鄰近的無(wú)線點(diǎn)裝置等。而所產(chǎn)生的干擾就會(huì)減少可用吞吐量
2019-06-19 06:37:14
。問(wèn)題：1，我想了解怎樣才能把各個(gè)vi的界面和后面板程序組織到一起。我要學(xué)習(xí)哪一方面的類容。2，各個(gè)vi之間的調(diào)用方法要學(xué)習(xí)哪一些知識(shí)。現(xiàn)在自己學(xué)的都比較基本，不知道到系統(tǒng)以后該學(xué)習(xí)哪一些知識(shí)，希望大家給些引導(dǎo)性的指教。 謝謝！
2015-09-21 09:17:19
到一些相互依賴的關(guān)系，創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和知識(shí)平臺(tái)，使跨組織分布式AI系統(tǒng)能夠?qū)⒎稚⒌臄?shù)據(jù)、知識(shí)和決策性質(zhì)從弱點(diǎn)轉(zhuǎn)換為主要優(yōu)勢(shì)。因此，各企業(yè)現(xiàn)在最好能能夠迅速采取行動(dòng)，整合所有松散的AI戰(zhàn)略和ML算法
2019-05-06 16:46:05
電子設(shè)備的電子信號(hào)和處理器的頻率不斷提升，電子系統(tǒng)已是一個(gè)包含多種元器件和許多分系統(tǒng)的復(fù)雜設(shè)備。高密和高速會(huì)令系統(tǒng)的輻射加重，而低壓和高靈敏度 會(huì)使系統(tǒng)的抗擾度降低。 因此，電磁干擾（EMI
2018-09-18 15:33:03
測(cè)試系統(tǒng)獲取更加可靠的、更加有效的測(cè)試數(shù)據(jù)。 通常情況下，在模擬信號(hào)的測(cè)試中，所采集到的數(shù)據(jù)往往夾雜著一些不需要的、隨機(jī)的內(nèi)容，這些數(shù)據(jù)是由周圍的干擾或者測(cè)試誤差所引起的，我們稱之為隨機(jī)噪聲，這種噪聲
2019-07-03 07:01:20
斬波型運(yùn)放是如何減少噪聲的?
2021-03-11 06:13:21
不同的外部癥狀相同的病時(shí)會(huì)有一些誤診，而輔助診斷系統(tǒng)整合了各專科的數(shù)據(jù)，可以在醫(yī)生診斷時(shí)提醒他們各種可能性，避免一些誤診。3診后看完病了，在AI的幫助下我們還可以做一些評(píng)估，了解一下愈后的一些情況，甚至給患者
2018-08-10 11:56:50
有害影響的相對(duì)能力。K級(jí)變壓器增加了鐵芯的尺寸，增加了中性線的尺寸，并使用特殊的繞組技術(shù)來(lái)減少渦流和趨膚效應(yīng)損耗。例如，我們知道導(dǎo)體的橫截面積加倍會(huì)將其電阻降低一半。K級(jí)變壓器的初級(jí)和次級(jí)線圈使用較重
2023-02-21 15:17:29
就意味著我們的限制——我們的偏見(jiàn)，我們的盲點(diǎn)，我們的疏忽也會(huì)變成那些算法的。Danielle Groen詳細(xì)解釋了算法是如何產(chǎn)生偏見(jiàn)的，并且介紹了一些可能的解決方案。算法的歧視2010年秋天的一個(gè)早晨
2018-06-02 12:51:50
來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)說(shuō)到紋波，我們一直想做到抑制或減少它。但是理想化和實(shí)際中還是存在一定差距，在一定的環(huán)境下紋波是存在的。下面我們知曉下電源紋波抑制和減少的最有效的方式！
2020-10-22 20:49:48
，對(duì)餐飲行業(yè)來(lái)說(shuō)，停電就是噩夢(mèng)，尤其是在炎熱的夏天，停電就意味著損失。為了減少停電造成的損失，這就需要工作人員對(duì)電氣線路、元器件進(jìn)行定期檢查。一些大型賓館、酒店一般都配有專業(yè)的電氣工程師，對(duì)電氣系統(tǒng)進(jìn)行
2014-07-25 14:50:02
變頻電源在正常使用的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)受一些外界干擾產(chǎn)生一些故障問(wèn)題，比如接觸不良干擾、接地干擾。之前有說(shuō)過(guò)這兩種干擾產(chǎn)生的原因是怎樣的，今天中港揚(yáng)盛的技術(shù)員來(lái)給大家講講怎么去減少和防護(hù)外部干擾的方法：減少
2021-12-29 06:57:27
DC-DC和LDO都是電源芯片，兩者差異很大，用法也不同，這篇博客講述LDO和DC-DC的一些差異，幫助更好的認(rèn)識(shí)LDO和DC-DC并進(jìn)行選型。1. LDO是什么LDO是low dropout
2021-11-17 07:13:13
設(shè)計(jì)一個(gè)電子計(jì)時(shí)器，可是不用單片機(jī)，從99每分鐘減少一,減少到0時(shí)，可以提醒
2017-04-26 19:09:03
，他應(yīng)當(dāng)尊重人類文化的多樣性。 隱私性原則。納德拉呼吁以精密的技術(shù)來(lái)保護(hù)個(gè)人和群體信息。 算法可靠準(zhǔn)則。這樣一來(lái)，人類就可以解除AI帶來(lái)的意料之外的傷害。 防偏見(jiàn)準(zhǔn)則。應(yīng)該通過(guò)研究確保AI不會(huì)
2016-07-11 10:34:16
我的pcb要怎樣布局才能減少跳線？還有我布線還要注意什么？
2019-04-03 07:35:32
)，比如配對(duì)編程(pair programming)和更多的合作。不幸的是，谷歌和一些職位在以人為本上是有限度的；我們不應(yīng)該在這個(gè)限度問(wèn)題上欺騙自己或者學(xué)生。我們有一些試圖讓女學(xué)生進(jìn)入編程行業(yè)的項(xiàng)目可能
2017-08-15 10:36:25
一些GND1-GND2過(guò)孔；如果參考平面是電源層和地層，那么在信號(hào)過(guò)孔的旁邊加一些電容。4.器件的布局：按照器件的功能和類型、按照電源的類型、按照共地和轉(zhuǎn)換點(diǎn)。5.一定要讓電源層和地層盡量的接近
2015-03-06 10:20:26
如何減少運(yùn)放的噪聲誤差？
減少噪聲的方法有很多，單從運(yùn)放本身來(lái)考慮，從理論上講，電阻器的阻值越高，電流噪聲越小，一般說(shuō)來(lái)
2009-04-22 20:49:36
2713 如何減少手機(jī)對(duì)我們的輻射
手機(jī)是大家生活當(dāng)中離不開(kāi)的通訊工具，可它的輻射對(duì)我們人類產(chǎn)生的影響不容忽視。
2009-10-07 08:46:48538 偏見(jiàn)是人工智能面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，主要是來(lái)自算法偏見(jiàn)，當(dāng)然偏見(jiàn)并不止這些。與人類不同，算法不能撒謊，那么產(chǎn)生結(jié)果的不同必將是數(shù)據(jù)帶來(lái)的問(wèn)題。人工智能算法及系統(tǒng)的測(cè)試與驗(yàn)證，如何避免人工智能的偏見(jiàn)呢？
2018-02-06 14:04:3611418 人們都曾看過(guò)機(jī)器控制了世界而人類被毀滅的電影。好在這些電影是娛樂(lè)性的，而且人們都認(rèn)為這些場(chǎng)景是不會(huì)發(fā)生的。然而，一個(gè)更應(yīng)該關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是：算法偏見(jiàn)。
2018-02-08 10:10:384361 人工智能本來(lái)并不存在偏見(jiàn)，它不會(huì)因?yàn)闊o(wú)法通過(guò)邏輯來(lái)解釋的理由而“想”某些東西是真的或假的。不幸的是，從創(chuàng)建算法到解釋數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)中存在著人類的偏見(jiàn)，并且直到現(xiàn)在，幾乎沒(méi)有人試圖解決這個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題。
2018-04-23 15:56:00888 Facebook 成立了一個(gè)專門(mén)團(tuán)隊(duì)并開(kāi)發(fā)了獨(dú)立的軟件，以確保其人工智能系統(tǒng)在做出決策時(shí)盡可能符合道德標(biāo)準(zhǔn)，減少偏見(jiàn)。
2018-05-07 17:01:484891 隨著人工智能的發(fā)展，人類將會(huì)把越來(lái)越多的決策權(quán)交給機(jī)器。但是，從目前的一些事例看，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的決策并非那么公正完美，相反，那些決策也滲透著偏見(jiàn)。近期的一份研究報(bào)告中，Google的一名研究科學(xué)家
2018-05-11 10:33:001350 機(jī)器學(xué)習(xí)還能產(chǎn)生“偏見(jiàn)”？機(jī)器學(xué)習(xí)也會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏見(jiàn)，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。我們該如何解決這一問(wèn)題？ Google的新論文或許會(huì)揭曉答案。機(jī)器學(xué)習(xí)中的機(jī)會(huì)均等 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算穩(wěn)步發(fā)展，越來(lái)越多人開(kāi)始關(guān)注其對(duì)于社會(huì)的影響。機(jī)器學(xué)習(xí)的成功分支之一是監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2018-05-14 18:20:003168 
AI的歧視問(wèn)題也就不是一個(gè)簡(jiǎn)單的算法問(wèn)題了。今天我們就再聊一聊AI的偏見(jiàn)問(wèn)題，以及面對(duì)它，我們究竟能做些什么。
2018-06-11 09:16:001546 近日NTT宣布將與從事防盜系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)Earth eyes合作，利用AI技術(shù)打擊扒竊商店等行為，幫助零售商減少被盜，提升門(mén)店運(yùn)營(yíng)效率。
2018-06-05 11:18:393307 在我們的生活中，許多重要決策都是由某種系統(tǒng)做出的，很多系統(tǒng)都存在明顯的偏見(jiàn)，無(wú)論這系統(tǒng)是人、機(jī)器還是二者的組合。機(jī)器學(xué)習(xí)在決策制度中的作用越來(lái)越大，這為我們提供了一個(gè)建立更少偏見(jiàn)的系統(tǒng)的機(jī)會(huì)，當(dāng)然也面臨著加劇這一問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)。
2018-06-23 12:34:00621 隨著人工智能（AI）技術(shù)的廣泛應(yīng)用，確保AI技術(shù)沒(méi)有偏見(jiàn)變得越來(lái)越重要。IBM計(jì)劃發(fā)布一個(gè)大型的、無(wú)偏見(jiàn)的人臉圖像數(shù)據(jù)集，以推動(dòng)無(wú)偏見(jiàn)的人臉識(shí)別研究。
2018-07-13 09:34:023898 IBM推出了一項(xiàng)軟件服務(wù)，可以掃描人工智能系統(tǒng)的工作情況，以便檢測(cè)偏見(jiàn)并為正在做出的自動(dòng)決策提供解釋，一定程度的透明度可能是合規(guī)目的所必需的，而不僅僅是公司自己的盡職調(diào)查。 新的信任和透明度系統(tǒng)運(yùn)行
2018-09-22 06:33:002980 ，包含一個(gè)算法，代碼和教程庫(kù)，演示了在模型中實(shí)現(xiàn)偏差檢測(cè)的方法。?在白皮書(shū)發(fā)布一個(gè)月之后，IBM公司采取了一些措施，其中一些研究人員為AI系統(tǒng)提出了“情況說(shuō)明”。自愿性情況說(shuō)明書(shū)，正式稱為“供應(yīng)商符合
2018-09-21 11:01:303530 10月4日，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)宣布與卡塔爾計(jì)算研究所(Qatar Computing Research Institute)合作，研究出一種可以鑒別信息來(lái)源準(zhǔn)確性和個(gè)人政治偏見(jiàn)的AI系統(tǒng)。
2018-10-10 15:37:473654 人們都曾看過(guò)電影里機(jī)器控制了世界而人類被毀滅的場(chǎng)景。好在這些電影只是娛樂(lè)性的，現(xiàn)實(shí)世界是不會(huì)發(fā)生的。然而，一個(gè)更應(yīng)該關(guān)注的問(wèn)題是：算法偏見(jiàn)。
2018-11-15 14:57:373293 手環(huán)產(chǎn)品。然而，智能手環(huán)在用戶的心里沒(méi)有很高的認(rèn)可度，究其原因還是續(xù)航能力不強(qiáng)、同質(zhì)化嚴(yán)重、外觀丑陋等一些列老掉牙的問(wèn)題。為什么這些問(wèn)題會(huì)長(zhǎng)期困擾著開(kāi)發(fā)者和用戶而得不到有效的解決呢？現(xiàn)在，我們拋開(kāi)所有的偏見(jiàn)，把智能手環(huán)掰開(kāi)揉碎
2019-01-01 17:01:02448 全世界都在用快充，為什么蘋(píng)果不支持？就說(shuō)到了，這是作為一個(gè)蘋(píng)果品牌的他的傲慢與偏見(jiàn)，為什么這么說(shuō)呢？首先現(xiàn)在的蘋(píng)果產(chǎn)品是支持快充的什么，你還不知道，那你就太落伍了，只要你用平板電腦iPad的充電器給手機(jī)充電，那么你的iPhone就能夠支持快充功能怎么樣，長(zhǎng)見(jiàn)識(shí)了吧。
2019-01-04 15:30:173154 科技中立，但人制造出來(lái)的 AI 卻可能帶有偏見(jiàn)或歧視。AI 偏見(jiàn)情況像是性別歧視、種族歧視，例如面部偵測(cè)算法在識(shí)別白人時(shí)的準(zhǔn)確率比識(shí)別黑人高許多，男性跟女性類別也存在類似問(wèn)題，讓軟件識(shí)別犯罪嫌犯人選、企業(yè)挑選求職者時(shí)，也曾引發(fā)歧視問(wèn)題。
2019-02-13 08:47:33421 據(jù)埃菲社3月18日?qǐng)?bào)道，博雷利在出席王毅受邀參加的歐盟理事會(huì)會(huì)議之后舉行的記者會(huì)上說(shuō)，“對(duì)于西班牙電信企業(yè)，尤其是西班牙電話公司來(lái)說(shuō)，與華為的關(guān)系是非常重要的”。他強(qiáng)調(diào)“西班牙沒(méi)有對(duì)任何人持有偏見(jiàn)，我們已經(jīng)向中國(guó)外長(zhǎng)說(shuō)明了這一點(diǎn)”。
2019-03-20 09:30:541096 你對(duì)AI有什么印象，沒(méi)有感情、不會(huì)犯錯(cuò)，還是公正客觀？但總之，AI是不食人間煙火的，既不會(huì)閃耀人性的光輝，也不存在“七宗罪”。實(shí)際上，AI并非那么沒(méi)有人性，不過(guò)這并非一件好事。AI獲得智能的同時(shí)，也學(xué)會(huì)了人類的“歧視”與“偏見(jiàn)”。
2019-11-14 14:37:35324 人們最初確實(shí)天真地以為，算法能比人類更能避免偏見(jiàn)。人工智能學(xué)習(xí)人類知識(shí)，同時(shí)也吸收人類偏見(jiàn)。這種擔(dān)憂由來(lái)已久。但谷歌的一項(xiàng)新發(fā)明極大推進(jìn)了人工智能從文本材料中學(xué)習(xí)的速度，也使解決機(jī)器偏見(jiàn)問(wèn)題迫在眉睫。
2019-11-26 17:19:12641 你對(duì)AI有什么印象，沒(méi)有感情、不會(huì)犯錯(cuò)，還是公正客觀？但總之，AI是不食人間煙火的，既不會(huì)閃耀人性的光輝，也不存在“七宗罪”。實(shí)際上，AI并非那么沒(méi)有人性，不過(guò)這并非一件好事。AI獲得智能的同時(shí)，也學(xué)會(huì)了人類的“歧視”與“偏見(jiàn)”。
2019-12-25 15:25:41416 人工智能在各個(gè)領(lǐng)域似乎被吹捧為在各種應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化決策的“圣杯”，被認(rèn)為可以做得比人類更好或更快，但事實(shí)上人工智能面臨了一個(gè)大挑戰(zhàn)就是算法偏見(jiàn)。
2019-12-31 08:45:071337 隨著人工智能繼續(xù)進(jìn)軍企業(yè)，許多IT專業(yè)人士開(kāi)始對(duì)其使用的系統(tǒng)中可能存在的AI偏見(jiàn)表示擔(dān)憂。一份來(lái)自DataRobot的最新報(bào)告發(fā)現(xiàn)，美國(guó)和英國(guó)近一半的人工智能專業(yè)人士“非常”擔(dān)心人工智能的偏見(jiàn)。
2020-01-20 17:35:001169 串?dāng)_在電路板設(shè)計(jì)中無(wú)可避免，如何減少串?dāng)_就變得尤其重要。在前面的一些文章中給大家介紹了很多減少串?dāng)_和仿真串?dāng)_的方法。
2020-03-07 13:30:003465 谷歌剛剛宣布，其使用AI工具的“谷歌云服務(wù)”將不再根據(jù)性別來(lái)標(biāo)記人們。AI工具通過(guò)將人的圖像標(biāo)記為“男人”或“女人”來(lái)識(shí)別個(gè)人的性別。盡管這是一種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法，但Google仍在使用它以避免性別偏見(jiàn)。
2020-03-20 09:56:04521 機(jī)器“感覺(jué)”是什么？是什么使他們的行為方式不同于插入大型機(jī)的代碼？如今，艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的三項(xiàng)法律在定義機(jī)器在復(fù)雜環(huán)境中的行為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)是否仍然立于不敗之地？
2020-03-22 07:58:002084 根據(jù)伯恩霍爾茨的說(shuō)法，所有數(shù)據(jù)都是有偏見(jiàn)的，因?yàn)槭侨藗冊(cè)谑占瘮?shù)據(jù)。她強(qiáng)調(diào)說(shuō)：“而且我們正在將偏見(jiàn)建立到數(shù)據(jù)科學(xué)中，然后將這些工具導(dǎo)出到偏見(jiàn)系統(tǒng)中。” “你猜怎么著？問(wèn)題變得越來(lái)越嚴(yán)重。因此，讓我們停止這樣做。”
2020-04-09 14:44:161598 對(duì)于人類和機(jī)器而言，至關(guān)重要的原則是避免偏見(jiàn)并因此防止歧視。AI系統(tǒng)中的偏差主要發(fā)生在數(shù)據(jù)或算法模型中。在開(kāi)發(fā)我們可以信賴的AI系統(tǒng)的過(guò)程中，至關(guān)重要的是使用無(wú)偏數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練這些系統(tǒng)，并開(kāi)發(fā)易于解釋的算法。
2020-04-11 09:57:201915 諸如Facebook（我的前雇主），Google和Twitter之類的公司因各種帶有偏見(jiàn)的算法而反復(fù)受到攻擊。為了應(yīng)對(duì)這些合理的恐懼，他們的領(lǐng)導(dǎo)人發(fā)誓要進(jìn)行內(nèi)部審計(jì)，并聲稱他們將與這一指數(shù)級(jí)威脅作斗爭(zhēng)。
2020-04-11 10:19:111521 現(xiàn)在，我擔(dān)心我們會(huì)在人工智能方面走類似的道路。市場(chǎng)上的AI技術(shù)開(kāi)始顯示有意和無(wú)意的偏見(jiàn)-從按人口統(tǒng)計(jì)或背景將候選人簡(jiǎn)歷分組的人才搜索技術(shù)到不敏感的自動(dòng)填充搜索算法。
2020-04-14 09:59:461584 人工智能在招聘中的應(yīng)用有望將偏見(jiàn)最小化。
2020-04-17 15:53:06688 通過(guò)與弗吉尼亞大學(xué)的研究人員合作，Salesforce 提出了有助于減輕 AI 性別偏見(jiàn)的新方法。 通常情況下，研究人員需要為 AI 模型投喂許多單次來(lái)展開(kāi)訓(xùn)練，但其中不可避免地會(huì)摻雜一些或隱性、或顯性的性別偏見(jiàn)。 然后在執(zhí)行語(yǔ)言翻譯或其它預(yù)測(cè)任務(wù)的時(shí)候，這些 AI 也會(huì)沾染上一些不良習(xí)性。
2020-07-05 09:31:482007 
以Allegheny家庭篩選工具為例。它旨在預(yù)測(cè)哪些福利兒童可能會(huì)受到養(yǎng)父母虐待的威脅。但是，此解決方案的最初推出面臨一些挑戰(zhàn)。當(dāng)?shù)氐娜祟惙?wù)部承認(rèn)該工具可能存在種族和收入偏見(jiàn)。
2020-07-07 14:26:101720 親自處理AI偏見(jiàn)的人表示自己的偏見(jiàn)已減少。例如，愛(ài)立信使用情景規(guī)劃方法來(lái)挑戰(zhàn)整個(gè)組織的戰(zhàn)略思維，并在戰(zhàn)略制定過(guò)程的多個(gè)階段測(cè)試和篩選偏見(jiàn)（Gartner 在“研發(fā)決策的常見(jiàn)認(rèn)知偏見(jiàn)”中對(duì)此進(jìn)行了描述）。
2020-08-12 16:28:19623 首先，我們必須處理房間里的大象。當(dāng)亞馬遜試圖將人工智能用于此目的時(shí)，它曾廣為人知。他們的招聘工具發(fā)展出了習(xí)以為常的性別偏見(jiàn)，使男性申請(qǐng)者勝于女性。
2020-09-16 17:13:251679 隨著人工智能在企業(yè)和社會(huì)的應(yīng)用變得越來(lái)越普遍，企業(yè)需要注意機(jī)器模型中不斷涌現(xiàn)的人類偏見(jiàn)。企業(yè)可以利用人類的智慧來(lái)獲取訓(xùn)練算法所需的各種數(shù)據(jù)和輸入。
2020-09-24 14:35:471196 ！然而，這完全是萬(wàn)無(wú)一失的還是不偏不倚的？這種現(xiàn)代科技能像人類一樣容易產(chǎn)生偏見(jiàn)嗎？ 偏差風(fēng)險(xiǎn)因業(yè)務(wù)、行業(yè)和組織而異。他們可以通過(guò)多種方式進(jìn)入人工智能系統(tǒng)。例如，它可以被有意地通過(guò)隱形攻擊引入人工智能系統(tǒng)，也可以
2021-02-26 12:08:402259 面部識(shí)別系統(tǒng)存在問(wèn)題的原因有很多，其中最重要的一點(diǎn)是它們往往對(duì)某些人口群體和性別表現(xiàn)出偏見(jiàn)。近日，麻省理工學(xué)院研究人員還進(jìn)行了一項(xiàng)新研究，即研究AI對(duì)某些面部表情的偏見(jiàn)。研究人員稱，表情對(duì)面
2020-11-29 09:40:251637 在我們的世界里，算法無(wú)處不在，偏見(jiàn)也是一樣。從社會(huì)媒體新聞的提供到流式媒體服務(wù)的推薦到線上購(gòu)物，計(jì)算機(jī)算法，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)滲透到我們日常生活的每一個(gè)角落。至于偏見(jiàn)，我們只需要參考 2016 年美國(guó)大選就可以知道，偏見(jiàn)是怎樣在明處與暗處影響著我們的社會(huì)。
2020-12-25 19:12:28468 自動(dòng)化決策工具在組織的應(yīng)用中正變得越來(lái)越普遍。然而，其背后的一些機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型（從面部識(shí)別系統(tǒng)到在線廣告）都清楚地表明在種族和性別方面存在偏見(jiàn)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型的廣泛采用，需要專業(yè)知識(shí)來(lái)確保人工智能更加公平。
2021-03-04 15:20:221992 減少基于 FPGA 的系統(tǒng)所用的電源組件
2021-03-21 12:22:08
0 得益于神經(jīng)機(jī)器翻譯 (NMT) 的進(jìn)步，譯文更加自然流暢，但與此同時(shí)，這些譯文也反映出訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在社會(huì)偏見(jiàn)和刻板印象。因此，Google 持續(xù)致力于遵循 AI 原則，開(kāi)發(fā)創(chuàng)新技術(shù)，減少機(jī)器翻譯
2021-08-24 10:14:422515 便是其中的代表，她帶領(lǐng)著芯馳完成一輪又一輪產(chǎn)品推新，用實(shí)力獲得了創(chuàng)投圈的認(rèn)可。接下來(lái)，讓我們看看她對(duì)“如何打破創(chuàng)投圈性別偏見(jiàn)”的看法。
2022-03-11 08:43:472028 人工智能風(fēng)險(xiǎn)管理旨在最大限度地減少人工智能的負(fù)面影響，包括對(duì)公民自由和權(quán)利的威脅等。而在談?wù)撊斯ぶ悄茱L(fēng)險(xiǎn)時(shí)，“偏見(jiàn)”是一個(gè)重要話題。
2022-04-17 10:21:121182 了解如何在訓(xùn)練您的 AI 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)時(shí)避免數(shù)據(jù)集、關(guān)聯(lián)、自動(dòng)化和其他類型的偏見(jiàn)。 科技行業(yè)對(duì)人工智能的使用越來(lái)越興奮，因?yàn)樗_(kāi)辟了新的引人入勝的體驗(yàn)，并為企業(yè)家和最終用戶帶來(lái)了前所未有的效率。但是
2022-07-30 11:19:583865 大規(guī)模語(yǔ)言模型（LMs）已經(jīng)成為了現(xiàn)在自然語(yǔ)言處理的關(guān)鍵技術(shù)，但由于訓(xùn)練語(yǔ)料中常帶有主觀的性別偏見(jiàn)、歧視等，在大模型的使用過(guò)程中，它們時(shí)常會(huì)被放大，因此探測(cè)和緩解數(shù)據(jù)中的性別偏見(jiàn)變得越來(lái)越重要。
2023-02-10 13:49:39441 和棘手。EMI不僅會(huì)導(dǎo)致電子系統(tǒng)性能下降，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰或失效。因此，減少電子系統(tǒng)的EMI是一個(gè)非常重要的任務(wù)。在本文中，我們將討論幾種有效的方法，以幫助減少電子系統(tǒng)的EMI. 第一種方法是物理防護(hù)。這種方法旨在減少EMI信號(hào)的傳
2023-09-18 14:14:08575 PLC系統(tǒng)可能會(huì)遇到各種不同類型的BUG，以下是一些常見(jiàn)的PLC系統(tǒng)BUG以及如何減少這些BUG的產(chǎn)生的建議
2023-10-31 11:29:21460 人工智能系統(tǒng)需要使用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。但數(shù)據(jù)集往往是由有偏見(jiàn)或不準(zhǔn)確的人制作的。因此，人工智能系統(tǒng)會(huì)使偏見(jiàn)長(zhǎng)期存在。在招聘實(shí)踐和刑事司法中尤其如此，管理這些偏見(jiàn)可能很困難。
2023-11-16 10:21:36245 如何減少PCB板內(nèi)的串?dāng)_
2023-11-24 17:13:43181 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論