随着人工智能（AI）技术的广泛应用，其对社会、经济乃至个体生活的影响日益显著。然而，AI系统并非绝对公正的决策者，它们可能在设计、训练和部署过程中引入或放大现有的社会偏见。这种现象被称为“算法偏见”，它可能导致不公平的结果，损害弱势群体的利益，违背AI伦理原则。本文旨在深入探讨算法偏见的成因、识别方法，并提出针对性的缓解措施，同时结合实战案例与代码示例，为AI从业者和政策制定者提供实用的指导。
最近美国政府发布的一项研究显示，许多面部识别系统，相较于白人来说，更容易识别出有色人种，这可能会增加人们对执法机构广泛使用的技术的怀疑。这项由美国国家标准与技术研究所(NIST)进行的研究发现，在进行一种被称为“一对一”匹配的特定类型的数据库搜索时，许多面部识别算法错误地识别非裔美国人和亚洲人面孔的频率是白人面孔的10到100倍。该研究还发现，非裔美国女性更容易在“一对多”配对中被错误识别，在刑事调查中会产生严重后果。
美国公民自由联盟表示，在对亚马逊重新认知的测试中，该服务错误地将28名国会议员确定为罪犯。
识别技术一直颇具争议。许多投资者和消费者权益组织团结起来反对亚马逊向当地执法部门提供面部检测人工智能；在委员会的听证会上，众议院的代表们要求FBI使用一个面部识别系统，其错误率接近15%；Facebook 在未经用户许可的情况下对照片进行面部识别时受到抨击。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
1、Beautiful Soup库可以说是对HTML进行解析、遍历、维护“标签树”的功能库
眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。
人工智能取代不了什么？ 2017年12月31日，有一场思想跨年的晚会吸引了我的眼球。有一个环节讨论的是人工智能，其中一个嘉宾说，跟人打交道的工作是需要了解人的表情的，一个人每天会产生几百个情绪，比如对方一个不同程度的眼角上扬，我可以觉察到他是伤心，高兴，于是根据面部表情变化，来调整自己谈话的内容。这个是人工智能不能替代的。 接下来是另外一个嘉宾发言，我不同意上面这一位的发言，现在人们一直在研究微表情，如果根据人面部的微表情，给计算机编写好既定程序，那么机器人自然会识别人脸表情，进而做出反应，只要能发现表
选自GitHub 机器之心编译 参与：panda 深度神经网络模型对计算资源的需求问题一直是相关研究和应用的关注焦点之一。研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet》。在去年的 AAAI 人工智能大会上，香港中文大学的研究者则提出了一种通过压缩模型来实现这一目标的方法 MobileID。近日，研究者开源了这项研究的代码。机器之心对该项目及原论
这可能是我看CVPR论文中，唯一一个5分钟就看完原理的论文了，简单有趣。这一篇文章是CVPR2020的与图像质量评估相关的文章，整体思想比较新颖，而且是无监督的方式，感觉构思不错，我要好好读读这一篇。
法国有一家名叫Idemia的公司，它的人脸识别软件已经在为美国、澳大利亚和法国的警方提供服务。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
据《华尔街日报》2016年3月30日报道，中国的研究人员开发出了一款可以自动扫描行人面部并在犯罪数据库中进行匹配的警车。这款警车由电子科技大学的研究团队开发，现已上路测试。有关部门计划在2016年9月份的杭州二十国集团峰会期间对其进行实境测试。根据报告，车顶上的360度摄像头可以在车辆以75英里/小时行驶的情况下扫描60米外的人脸。此外，系统还可以判断行人年龄、种族和性别，还可识别车牌号。 尽管成就突出，但这不是全球第一辆可扫描面部的警车。2015年秋季，阿联酋内政部在迪拜一场大型技术活动上宣布其也在开展类
近两年来，Deepfakes让许多欧美明星吃尽了苦头，面对自己的头像被替换到各种视频中，却无能为力。
我们生活在一个由各种系统构成的世界中，这些系统既有简单的，也有复杂的。那么这些系统是如何影响我们的职业选择和职业发展呢？有观点认为，做技术的人面对的是简单系统，做管理的人面对的则是复杂系统。基于此，他们进一步推论，做管理的职务比做技术的更具有挑战性。这个观点激发了我的思考，下文我将详细分析这种观点，看它是否站得住脚。
在过去的15年里，美军一直在壮大自己的力量，其中有一种特殊的武器被部署到世界各地，你几乎意识不到它的存在，但是它却十分厉害。
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新石器时代人面鱼纹彩陶盆于1955年出土于陕西省西安市半坡。为新石器时代前期陶器，多作为儿童瓮棺的棺盖来使用，是一种特制的葬具。现收藏于中国国家博物馆。
地震研究人员多年来一直试图模拟余震。到目前为止，他们已经能够相当准确地预测余震发生的时间，以及余震的强度。但在准确定位余震的位置方面，他们远没有做到完美。
阅读本文大约需要5分钟 一、 行业趋势及转型方案 1 进入新基建时代 行业趋势和这个转型方案，中央政局在最近刚开了会议，公布了“新基建”投资计划，这个前前后后出台的政策各省市地方加起来有30多万亿，这里边这个也梳理了七个细分领域。那在这个细分领域之下，其实有些领域适合我们工业相关的，特别适合我们装备制造业相关的话， 主要就是回到工业互联网这一点，疫情之下，很多人面临就业、复工比较困难，现在这个销售销路也没人的问题，在这个之下国家提出了新基建，也提出了对我们这个企业有发展的一个国家的一个政策方向。在这之
自从 Wordpress 转到 Typecho 之后就一直学习和尝试用 Markdown 写博客。这两天正式接触 MWeb 后，发现它有一个可以发布到 Metaweblog API 的发布服务。就尝试着看看能否从 MWeb 上直接写文章然后发布到博客程序上。
据《经济学人》报道，总部位于旧金山的 OpenAI 在7月中旬向艺术家 Arram Sabeti 等人提供了 GPT-3语言的早期版本，测试他的性能。
原标题：苹果修改政策：不再对网络打赏抽取“苹果税” 划重点： 1 苹果对iOS软件的审核政策进行了修改，苹果将不会对个人收到的“网络打赏”再提取抽成。 2 苹果同时还规定，移动软件的开发商不得从这些虚
聚焦信息技术领域 为产业发声 导读 脸部表情、肢体动作等特征是可以分析出一个人的情绪的，但有的时候，人的情绪是很难进行分析的，一些让人不易察觉的微表情、小动作才是真正的情绪输出达点。在生活、医疗、公共安全、智能机器人研发等领域，情绪识别可能也会成为一个有力的帮手，来帮你识别人真正的情绪、看懂对方隐藏的“小心思”。 什么是情绪识别 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是对人的情绪状态进行辨别，以实现更加友好和自然的人机交互。 从技术方面来看，情绪识别
最重要的原因——说出来像是Black Lives Matter的影响——种族问题。
“新冠疫情之下，京东数科、汉王、百度、腾讯、云从科技、中科视拓等众多科技企业纷纷推出或开放了自己“戴口罩状态下的人脸识别”技术。殊不知，方便了居民、秀了肌肉的同时，也带来了新的一波数据安全隐患。
上图：泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）在Gfycat上。图片来源：Gfycat 人工智能有没有被放到一个更愚蠢的人类努力？Gfycat表示，它正在推出Gfycat AI来应用机器学习，以改善动画GIF（与图形交换格式的互联网模因相关联的愚蠢的移动图像，或GIF），具有更好的人脸识别和视频游戏角色识别等功能。 Gfycat AI有三个不同的机器学习项目：Maru，Felix和Angora。它们都是以猫的名字命名的，这是互联网的痴迷。 Maru项目使用面部识别技术来识别GIF中的人。到目前为止，P
偏见是AI中公认的难题，在不具代表性的数据集上训练的模型往往是公平的。但要解决这个问题比你想象的要困难得多，特别是在图像分类任务中，种族，社会偏见经常会出现。
ARKit需要iOS 11.0或更高版本以及带有A9或更高版本处理器的iOS设备。某些ARKit功能需要更高版本的iOS版本或特定设备。ARKit还使用设备摄像头，因此您需要配置iOS隐私控件，以便用户可以允许您的应用访问摄像头。
科技产品如何能让老人用得上、用得起、用得好，并与养老服务形成有机协同，更快跨越创新的死亡之谷、形成规模化的市场应用，让老人真正受益？
AI可以在几分之一秒内识别物体，模仿人类的声音并推荐新的音乐，但大多数机器智能缺乏对日常物品和动作的最基本的理解，即常识。DARPA 正在与总部位于西雅图的艾伦AI研究所合作，以了解如何改变它。
而背后的关键组件在于视觉分词器（video tokenizer） ，它能将像素空间输入映射为适合LLM学习的token。
如今，深度学习可以在图像合成和处理领域产生惊人的效果。我们已经看到了这样一些例子：使想象中的人产生幻觉的网站，展示名人说从未说过的话的视频，以及使人们跳舞的工具。这些例子都足够的真实可以愚弄我们大多数人。其中一个新颖的壮举是FaceShifter[1]，这是一个深度学习模型，它可以在优于最新技术的图像中交换人脸。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
【新智元导读】刚刚，华为消费者业务 CEO 余承东在慕尼黑发布了携带华为首款人工智能手机芯片——麒麟970的 HUAWEI Mate 10 系列。本文带来发布会详情和全面技术盘点。发布会后，我们采访到了华为软件工程部副总裁张宝峰。对于“华为在AI方面的研发投入，除了芯片，未来还会有哪些方向的布局？”这一问题，张宝峰表示，“我们今年发布了 Mobile AI 的大战略，包括 On-Device AI 和 Cloud AI 两部分，在每个部分都需要很强的软硬结合的能力，包括很多系统性的设计和算法上的突破。” H
实现这些的，是一种基于StyleGAN2的新技术——StyleFlow，根据指定条件，就可以生成人脸。
迪恩的家里被安装了监视器，他的手机、手表、皮鞋、甚至衣服，也都被装上了跟踪、窃听装置。如果不是一个前国安局特工的出现，他永远也不会知道为什么他跟旧情人约会的照片会立刻就送到他妻子手中。
福布斯：AI芯片将会让手机更聪明 深度学习是AI技术的一个分支，许多大企业都在研究，比如谷歌、Facebook。在普通人看来，AI似乎只是大企业的玩物，实际上不是的，它不单会在云端普及，还会进入到芯片
在秦朝末期，奸臣赵高一手遮天，为了显示自己的权势与力量，他在众人面前指着一头鹿说那是马，大家畏惧赵高的权势，明知那是鹿却不得不配合赵高说那是马，这就是经典成语”指鹿为马“的出处。
前几日，微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集，现在已经不能通过微软的渠道访问。
面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。
加拿大公司Connect Tech开发了一款产品，在一个1U的机架里放置了24片Jetson TX2模组，这些模组通过其 1-Gbit 以太网连接，这些与带有两个10Gb和2个1Gb SFP +端口的
又快到一年一度的秋招季，想必大家已经在摩拳擦掌跃跃欲试了。但是，除了准备好技术能力以外，你还需要熟悉面试过程的诸多环节，比如白板面试。
通常，要创作人类的裸体肖像，当然是需要人类自己来完成。不过随着技术的发展，这种情况正在改变
如果机器人更有效地与人类互动，机器人面孔必须表达更丰富的情感。日前研究人员解决了这一挑战，他们升级了他们的安卓机器人，名为Affetto。他们精确地检查了Affetto的面部点以及实现更像人类运动所需的不同力的精确平衡。通过机械测量和数学建模，他们能够利用他们的发现大大增强Affetto的情感表达范围。
本文是我学习课程《软件设计之美》的学习总结第五部分，记录对于DDD领域驱动设计方法的整体理解。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
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