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分类模型中的数据痕迹：隐私问题及通过数据混淆的缓解
AI 部署和安全隐私问题密不可分，该研究通过探索不同分类器的漏洞、减少漏洞分类器的漏洞性、研究数据混淆技术的隐私性能权衡等三个主要方面，旨在解决数据足迹带来的漏洞，提供了在不同情景和环境中选择分类器的有用结果。
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2 days ago
通过多阶段不确定性感知推断维护用户信任
描述和评估了一种多阶段的 AI 部署方法，通过各个阶段采用更准确的推理方法，但是每个阶段的参与都会增加成本。在阐述该架构时，我们提出了一种量化模型不确定性的方法，以便于自信地推迟决策。该架构目前正在印度数千名棉农中进行积极部署，而更广泛的思
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6 months ago
人工智能伦理调查：社会技术观点
这项研究综合了当前和未来的人工智能应用所面临的伦理问题，从技术和社会角度对 AI 部署中的公平性、隐私和数据保护、透明度与可解释性等伦理原则进行了综述。
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7 months ago
ICLR
基于稀疏性视角的深度神经网络剪枝
本文提出了 PQ Index (PQI) 作为衡量深度神经网络可压缩性的量化指标，并基于此开发了一种基于稀疏性信息的自适应裁剪算法 (SAP)，该算法在压缩效率和稳健性方面优于遗传算法等迭代型裁剪算法。
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a year ago
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