展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得：1）在互联网上，2）在带台式PC的办公环境中，以及3）在室内/室外环境中，具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外，已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外，使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库（BMDB）的其他功能有：两个采集会话，在某些方式的几种传感器，均衡性别和年龄分布，多式化现实情景，每种方式，跨欧洲多样性，人口统计数据的可用性，以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估，如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述，包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的
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AI系统可以在决策过程中创建，传播，支持和自动化偏见。为了减轻偏见的决策，我们俩都需要了解偏见的起源，并定义算法做出公平决定的含义。大多数群体公平概念通过计算输出上的统计指标来评估模型的结果平等。我们认为，这些输出指标会遇到内在障碍，并提出了一种互补的方法，该方法与对治疗平等的关注度的越来越多。通过通过规范逆设计（Lucid）找到不公平性，我们生成一个规范集，该集合显示了给定优选输出的模型所需的输入。该规范集揭示了模型的内部逻辑，并通过反复询问决策过程来暴露潜在的不道德偏见。我们评估了UCI成人和Compas数据集的LUCID，发现规范集检测到的一些偏见与输出指标的偏见不同。结果表明，通过将重点转移到治疗平等并研究算法的内部工作原理中，规范集是对算法公平评估工具箱的宝贵补充。
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准确且一致的边界分割在肿瘤体积估计及其在医学图像分割领域中的处理中起着重要作用。在全球范围内，肺癌是死亡的主要原因之一，肺结节的早期发现对于早期癌症诊断和患者的存活率至关重要。这项研究的目的是证明DeepHealth Toolkit的可行性，包括PYECVL和PYEDDL库（包括精确的肺结节）。使用PYECVL和PYEDDL在UnitoChest上进行了肺结节分割的实验，以进行数据预处理以及神经网络训练。结果描述了在较宽的直径范围内对肺结节的准确分割，并且在传统检测方法上的准确性更好。本文中使用的数据集和代码可作为基线参考公开提供。
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