2019年，英国的移民和庇护室的上部法庭驳回了基于其他差异的生物识别系统产出的决定。在生物识别数据库中发现了庇护所寻求者的指纹，这与上诉人的账户相矛盾。法庭发现这一证据明确透明，否认庇护索赔。如今，生物识别系统的扩散正在围绕其政治，社会和道德意义塑造公众辩论。然而，虽然对移动控制的种族式使用这种技术的担忧一直在上升，但对生物识别行业的投资和创新正在增加大幅增加。此外，生物识别技术最近也已经采用了公平，以减轻生物识别学的偏见和歧视。然而，算法公平不能在破损或预期目的的情况下分配正义，这是为了区分，例如在边境部署的生物识别。在本文中，我们提供了最近关于生物识别公平性辩论的批判性阅读，并展示了其在机器学习和关键边界研究的公平研究中的局限性。在以前的公平演示中，我们证明了生物识别公平标准是数学上的互斥。然后，纸张继续验证说明公平的生物识别系统，通过从先前的作品中再现实验。最后，我们通过在边境的辩论中讨论生物识别性的公平性的政治。我们声称偏见和错误率对公民和寻求庇护者产生了不同的影响。公平已经在生物识别学室内黯然失色，专注于算法的人口偏见和伦理话语，而不是检查这些系统如何重现历史和政治不公正。
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社会机器人技术的发展和欧洲前景实践的发展，将这些基于AI的系统纳入机构医疗保健环境中，要求（重新）根据人类价值和权利来配置我们的实践生活。尽管人们对社会机器人技术的道德含义越来越关注，但目前对其中心分支之一的辩论社会辅助机器人技术（SAR）仍取决于一种贫穷的道德方法。本文介绍并研究了这种现行方法的一些趋势，这些趋势已被批判文献综述所确定。基于对道德反思如何导致社会机器人技术的代表性案例的分析，概述了一些未来的研究行，这可能有助于重塑和加深其道德意义。
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机器人操纵的基准是机器人研究中的开放问题之一。在过去十年中，在该领域实现了进展的一个重要因素是在不同研究组中共享的共同对象集的存在。然而，当涉及具有独特特殊性和挑战的布料物体时，现有的对象集非常有限。本文是朝向从机器人布操纵界的研究组中分发的布对象设置的第一步。我们展示了一组家庭布料对象和相关任务，有助于暴露与收集这种物体集合的挑战，并提出了一种向布操控任务中的共同基准设计的路线图，有意将理由设置为未来的辩论在社区中，有必要促进用于操纵布料物体的基准。还将一些RGB-D和对象扫描作为相关配置中的对象的示例收集。有关布料集的更多细节在http://www.iri.upc.edu/groups/perception/clothobjectset/houble uholdclothset.html中共享。
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