Биас (от слова «bias», означающего предвзятость) — это участник группы, который занимает особенное место в сердце фаната. Слово "Биас" было заимствовано из английского языка "Bias", и является аббревиатурой от выражения "Being Inspired and Addicted to Someone who doesn't know you", что можно перевести, как «Быть вдохновленным и зависимым от того, кто тебя не знает». «Фанат выбирает фотографию своего биаса (человека из группы, который ему симпатичен — прим. Bias) (Я слышал, что Биас есть и в Франции).
Результаты аудита Hybe показали, что Мин Хи Чжин действительно планировала захватить власть
BIAS 2022 – 6-й Международный авиасалон в Бахрейне состоится 09-11 ноября 2022 г., Бахрейн, Манама. В К-поп культуре биасами называют артистов, которые больше всего нравятся какому-то поклоннику, причем у одного человека могут быть несколько биасов. Особенности, фото и описание работы технологии Bias.
Что такое биасы
Так что же такое MAD, Bias и MAPE? Bias (англ. – смещение) демонстрирует на сколько и в какую сторону прогноз продаж отклоняется от фактической потребности. Биас (от слова «bias», означающего предвзятость) — это участник группы, который занимает особенное место в сердце фаната. «Фанат выбирает фотографию своего биаса (человека из группы, который ему симпатичен — прим. ГК «БИАС» занимается вопросами обеспечения и контроля температуры и влажности при хранении и транспортировке термозависимой продукции. Так что же такое MAD, Bias и MAPE? Bias (англ. – смещение) демонстрирует на сколько и в какую сторону прогноз продаж отклоняется от фактической потребности.
Термины и определения, слова и фразы к-поп или сленг к-поперов и дорамщиков
Publicly discussing bias, omissions and other issues in reporting on social media (Most outlets, editors and journalists have public Twitter and Facebook pages—tag them!). In response, the Milli Majlis of Azerbaijan issued a statement denouncing the European Parliament resolution as biased and lacking objectivity. это источник равномерного напряжения, подаваемого на решетку с целью того, чтобы она отталкивала электроды, то есть она должна быть более отрицательная, чем катод. Что такое BIAS (БИАС)? Очень часто участники k-pop группы произносят это слово — биас.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Journalist Why is the resolution of the European Parliament called biased? The recent resolution passed by the European Parliament condemning alleged human rights violations in Azerbaijan has sparked a sharp response from Azerbaijani authorities, who have dismissed the document as biased and politically motivated. The resolution, adopted with 474 votes in favor, 4 against, and 51 abstentions, also urged the European Commission to consider suspending the strategic partnership with Azerbaijan in the energy sector and reiterated calls for EU sanctions against Azerbaijani officials implicated in human rights abuses. In response, the Milli Majlis of Azerbaijan issued a statement denouncing the European Parliament resolution as biased and lacking objectivity.
Фансервис fan service Кумир ведёт себя так, как хотят его фанаты. Другими словами, у хубэ меньше опыта и они должны проявлять уважение к сонбэ. Ц[ ] Центр centre Участник группы, чьё появление в клипах или на различных выступлениях является наибольшим по сравнению с другими участниками.
Эгьё может выполняться как мужчинами, так и женщинами.
Предусмотрена статическая стоянка для демонстрации летательных аппаратов гражданской, военной и бизнес авиации. В программе салона демонстрационные полеты и ежедневные показы.
Фансайн fansign Мероприятие, где айдол раздает автографы фанатам. Фансайт fansite Человек, занимающийся фотографированием айдолов. Фанчант fanchant Слова, которые фанаты подпевают во время выступления айдолов. Фансервис fan service Кумир ведёт себя так, как хотят его фанаты.
Что такое технология Bias?
| What does BIAS stand for? | Их успех — это результат их усилий, трудолюбия и непрерывного стремления к совершенству. Что такое «биас»? |
| Media Bias/Fact Check - RationalWiki | How do you tell when news is biased. |
| UiT The Arctic University of Norway | Что такое биас? Биас — это склонность человека к определенным убеждениям, мнениям или предубеждениям, которые могут повлиять на его принятие решений или оценку событий. |
| Our Approach to Media Bias | «Фанат выбирает фотографию своего биаса (человека из группы, который ему симпатичен — прим. |
| Что такое Биасят | Что такое биас. Биас, или систематическая ошибка, в контексте принятия решений означает предвзятость или неправильное искажение результатов, вызванное некорректным восприятием, предубеждениями или неправильным моделированием данных. |
Selcaday, лайтстики, биасы. Что это такое? Рассказываем в материале RTVI
Main articles: Industry self-regulation and Regulatory capture Self-regulation is the process whereby an organization monitors its own adherence to legal, ethical, or safety standards, rather than have an outside, independent agency such as a third party entity monitor and enforce those standards. If any organization, such as a corporation or government bureaucracy, is asked to eliminate unethical behavior within their own group, it may be in their interest in the short run to eliminate the appearance of unethical behavior, rather than the behavior itself. Regulatory capture is a form of political corruption that can occur when a regulatory agency , created to act in the public interest , instead advances the commercial or political concerns of special interest groups that dominate the industry or sector it is charged with regulating. The effectiveness of shilling relies on crowd psychology to encourage other onlookers or audience members to purchase the goods or services or accept the ideas being marketed. Shilling is illegal in some places, but legal in others. Main article: Bias statistics Statistical bias is a systematic tendency in the process of data collection, which results in lopsided, misleading results. This can occur in any of a number of ways, in the way the sample is selected, or in the way data are collected. Main article: Forecast bias A forecast bias is when there are consistent differences between results and the forecasts of those quantities; that is: forecasts may have an overall tendency to be too high or too low. It is usually controlled using a double-blind system , and was an important reason for the development of double-blind experiments.
Reporting bias and social desirability bias edit Main articles: Reporting bias and Social desirability bias In epidemiology and empirical research , reporting bias is defined as "selective revealing or suppression of information" of undesirable behavior by subjects [88] or researchers. This can propagate, as each instance reinforces the status quo, and later experimenters justify their own reporting bias by observing that previous experimenters reported different results. Social desirability bias is a bias within social science research where survey respondents can tend to answer questions in a manner that will be viewed positively by others.
Разработка и внедрение IT—решений и сервисов для кредитных организаций, финансовых и страховых компаний Big-data Использование технологий BIG-data, включая технологии сбора, обработки и анализа данных Корпорациям Разработка и внедрение корпоративных информационных систем Разработка инновационного программного обеспечения, автоматизация бизнес процессов, оказание IT- услуг ЕГРЮЛ, ЕГРИП Предоставление сведений из Единого государственного реестра регистрации юридических лиц и ИП, а также дополнительные справки Финансовым организациям Кредитный скоринг и экспертная оценка кредитоспособности заемщика IT - консалтинг Комплексные услуги в области инфраструктуры и информационных систем Службе безопасности Обработка и предоставление данных, хранящихся в публичных источниках по ФЛ, ЮЛ и ИП Помощь с регистрацией как оператора персональных данных в реестре Роскомнадзора В нашем портфеле сервисов есть как оптимальный минимум, так и впечатляющий максимум для оптимизации Ваших бизнес-процессов!
Views and opinions expressed are however those of the author s only and do not necessarily reflect those of the European Union. Cookies Definitions BIAS Project may use cookies to memorise the data you use when logging to BIAS website, gather statistics to optimise the functionality of the website and to carry out marketing campaings based on your interests. Without these cookies, the services you have requested cannot be provided.
Этот биас может влиять на способ, которым человек воспринимает и анализирует информацию, что, в свою очередь, может привести к ошибочным выводам и решениям. Записывайтесь на наш бесплатный интенсив по использованию нейросетей в маркетинге и для роста продаж! Вот несколько способов, как он проявляется: Реакции мозга: в нейромаркетинге используются методы, такие как функциональная магнитно-резонансная томография фМРТ , чтобы изучать активность мозга в ответ на рекламу или продукты. Однако личные предвзятости и убеждения исследователей могут привести к искажению интерпретации этих данных. Например, если исследователь верит в эффективность продукта, он может непроизвольно увеличить значение обнаруженных показателей активности мозга, что ведет к неверным выводам о привлекательности продукта. Выборочно: иногда исследователи нейромаркетинга могут выбирать данные таким образом, чтобы они соответствовали их гипотезам или результатам. Например, исследователь, работающий над рекламой, может предпочесть выделять положительные реакции мозга, игнорируя отрицательные, чтобы создать искаженное представление о рекламе. Эмоционально: эмоции и предвзятость могут влиять на решения в нейромаркетинге. Нейромаркетологи, подверженные эмоциональному воздействию, могут отдавать предпочтение данным, которые подтверждают их собственные убеждения, даже если это не соответствует реальным реакциям потребителей.
Искажение оценки информации в нейромаркетинге: понимание проблемы
| RBC Defeats Ex-Branch Manager’s Racial Bias, Retaliation Suit | One of the most visible manifestations is mandatory “implicit bias training,” which seven states have adopted and at least 25 more are considering. |
| The Bad News Bias | As new global compliance regulations are introduced, Beamery releases its AI Explainability Statement and accompanying third-party AI bias audit results. |
| Биас — Что это значит? Сленг | | Что такое BIAS (БИАС)? |
| Что такое технология Bias? | Examples of AI bias from real life provide organizations with useful insights on how to identify and address bias. |
| AI bias (предвзятость искусственного интеллекта) | "Gene-set anawysis is severewy biased when appwied to genome-wide. |
Our Approach to Media Bias
Напряжение смещения настраивается для того, чтобы лампы работали в оптимальном режиме. Величина этого напряжения зависит от ваших новых ламп и от схемы усилителя. Таким образом, настройка биаса означает, что ваш усилитель работает в оптимальном режиме, что касается как и ламп, так и самой схемы усилителя. Ну и что теперь? Есть два самых популярных типа настройки биаса. Первый мы уже описали в самом начале статьи - это фиксированный биас.
Когда я употребляю слово "фиксированный", это означает, что на решетку в лампе подаётся одно и то же отрицательное напряжение всегда. Если же вы видите регулятор напряжения в виде маленького потенциометра, это тоже фиксированный биас, потому что вы настраиваете с его помощью какую-то одну определенную величину напряжения. Некоторые производители, например Mesa Boogie, упростили задачу для пользователей, убрав этот потенциометр из схемы. Таким образом мы ничего регулировать не можем, а можем только покупать лампы у Mesa Boogie. Они отбирают их по своим параметрам.
Усилители работают в оптимальном режиме и все счастливы. Однако большинство компаний этого не делает, позволяя использовать самые разные лампы с различными параметрами. Это не означает, что лампы Mesa Boogie - самые лучшие, они просто подобраны под их усилители. Другой способ настройки - это катодный биас. Его принцип заключается не в постоянном напряжении, подаваемом на решетку.
Вместо этого между катодом и землёй помещается резистор с большим сопротивлением. Это позволяет стабилизировать напряжение в лампе. Сама схема довольно сложная, поэтому описывать мы ее не будем. Но если вам интересно, можете поискать в сети статьи про "Cathode bias". Одно небольшое замечание: фиксированный биас как правило используется в мощных усилителях, а катодный - в маломощных.
Bias, звук и лампы Настройка биаса важна не только для того, чтобы ваш усилитель работал правильно, она также явно сказывается на его звучании и на сроке службы ваших ламп. Настроив оптимальное напряжение смещения, вы получаете максимально долго работающие лампы, а также максимально круто звучащий усилитель. Разве могут быть какие-то сомнения в необходимости такой настройки? Осталось еще несколько спорных моментов, которые стоит прояснить. Есть 2 режима неправильной работы ламп - горячий недостаточное напряжение смещения, лампа пропускает больше электронов, чем нужно и быстро перегревается и холодный слишком сильное напряжение смещения, всё наоборот.
Нуна Это «старшая сестренка». Так парни обращаются к девушкам и подругам, которые немного старше них. Ольджаны Особый вид знаменитостей, прославившихся благодаря своему красивому лицу. Онни Как и «нуна», это «старшая сестренка».
Только так именно девушки обращаются к знакомым девушкам и подругам, которые немного старше них. Оппа А так девушки в корейской культуре называют старших братьев. В последнее время так принято называть своего парня. Уверены, все слышали такое: «Оппа, саранхэ!
В качестве пожелания к рынку: хотелось бы увидеть такие кейсы в российской практике и посмотреть на экономическую эффектиность внедрения Posted by.
How can we broaden such analyses to include a more diverse patient population? It will require a joint effort across all stakeholders—patients, physicians, healthcare systems, government agencies, research centers and drug developers. For healthcare systems, this means working to standardize data collection and sharing practices. For pharmaceutical and insurance companies, this could involve granting more access to their clinical trial and outcomes-based information.
Everyone can benefit from combining data with a safe, anonymized approach, and such technological approaches exist today. If we are thoughtful and deliberate, we can remove the existing biases as we construct the next wave of AI systems for healthcare, correcting deficiencies rooted in the past. Let us ensure that legacy approaches and biased data do not virulently infect novel and incredibly promising technological applications in healthcare.
Who is the Least Biased News Source? Simplifying the News Bias Chart
| The Bad News Bias | Psychology Today | Американский производитель звукового программного обеспечения компания BIAS Inc объявила о прекращении своей деятельности. |
| Strategies for Addressing Bias in Artificial Intelligence for Medical Imaging | Эсперты футурологи даже называют новую профессию будущего Human Bias Officer, см. 21 HR профессия будущего. |
Is the BBC News Biased…?
The member… … Wikipedia News media — Electronic News Gathering trucks and photojournalists gathered outside the Prudential Financial headquarters in Newark, United States in August 2004 following the announcement of evidence of a terrorist threat to it and to buildings in New York… … Wikipedia News broadcasting — Newsbreak redirects here. For other uses, see Newsbreak disambiguation. News channel redirects here. For the channel on the Wii, see News Channel Wii.
Addressing Data Distribution Shift in Model Deployment for Reliable Performance In model deployment, data distribution shift poses a significant challenge, as it reflects discrepancies between the training and real-world data. Models trained on one distribution may experience declining performance when deployed in environments with different data distributions. Covariate shift, the most common type of data distribution shift, occurs when changes in input distribution occur due to shifting independent variables, while the output distribution remains stable. This can result from factors such as changes in hardware, imaging protocols, postprocessing software, or patient demographics. Continuous monitoring is essential to detect and address covariate shift, ensuring model performance remains reliable in real-world scenarios. Mitigating Social Bias in AI Models for Equitable Healthcare Applications Social bias can permeate throughout the development of AI models, leading to biassed decision-making and potentially unequal impacts on patients. If not addressed during model development, statistical bias can persist and influence future iterations, perpetuating biassed decision-making processes. AI models may inadvertently make predictions on sensitive attributes such as patient race, age, sex, and ethnicity, even if these attributes were thought to be de-identified. While explainable AI techniques offer some insight into the features informing model predictions, specific features contributing to the prediction of sensitive attributes may remain unidentified.
This lack of transparency can amplify clinical bias present in the data used for training, potentially leading to unintended consequences. For instance, models may infer demographic information and health factors from medical images to predict healthcare costs or treatment outcomes. While these models may have positive applications, they could also be exploited to deny care to high-risk individuals or perpetuate existing disparities in healthcare access and treatment. Addressing biassed model development requires thorough research into the context of the clinical problem being addressed. This includes examining disparities in access to imaging modalities, standards of patient referral, and follow-up adherence. Understanding and mitigating these biases are essential to ensure equitable and effective AI applications in healthcare. Privilege bias may arise, where unequal access to AI solutions leads to certain demographics being excluded from benefiting equally. This can result in biassed training datasets for future model iterations, limiting their applicability to underrepresented populations. Automation bias exacerbates existing social bias by favouring automated recommendations over contrary evidence, leading to errors in interpretation and decision-making.
In clinical settings, this bias may manifest as omission errors, where incorrect AI results are overlooked, or commission errors, where incorrect results are accepted despite contrary evidence. Radiology, with its high-volume and time-constrained environment, is particularly vulnerable to automation bias. Inexperienced practitioners and resource-constrained health systems are at higher risk of overreliance on AI solutions, potentially leading to erroneous clinical decisions based on biased model outputs. The acceptance of incorrect AI results contributes to a feedback loop, perpetuating errors in future model iterations. Certain patient populations, especially those in resource-constrained settings, are disproportionately affected by automation bias due to reliance on AI solutions in the absence of expert review. Challenges and Strategies for AI Equality Inequity refers to unjust and avoidable differences in health outcomes or resource distribution among different social, economic, geographic, or demographic groups, resulting in certain groups being more vulnerable to poor outcomes due to higher health risks. In contrast, inequality refers to unequal differences in health outcomes or resource distribution without reference to fairness.
Quillette included several alt-right figures, KKK members, Proud Boys, and Neo-Nazis in their list of conservatives being oppressed by media.
Media Bias Fact Check later updated Quillette on July 19, 2019 and has rated them Questionable based on promotion of racial pseudoscience as well as moving away from right-center to right bias. Blue Lives Matter is rated correctly with "right bias".
The FDA is the gold standard for drug development as the agency typically requires multiple rounds of human testing, in addition to prerequisite laboratory and animal testing, to make sure treatments are safe and effective. But historically, most participants in these trials tend to be white men.
Why does this matter? Because different patient populations can have different and unexpected reactions to the same medicine—but we have no way of knowing until we have sufficient data to assess potential issues. This sadly has led to African American women in the U. If we continue to build AI models based on conventional healthcare data, the result will be very biased.
So how do we avoid this?