ACM的通信
该意见存档提供了通过ACM和其他来源的通信到日期的过去看法故事。
10月2021年
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计算机科学教育是一个全球挑战
Brookings报告的分析显示了一个国家在学校的经济地位与计算机科学的实施之间存在相关性。
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避免艾丽的恶劣声音
Autodesk CEO Andrew Anagnost（Autodesk Ceo Andrew Anagnost
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推动以多元化技术缺少什么？
仅关注招聘管道或职业途径，无法解决Tech的多样性和包容性问题。
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计算下一步的地方
计算的未来部分取决于我们如何估计过去
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华尔街不关心Facebook泄漏，但Mark Zuckerberg确实如此
Facebook的数字现在做得很好，但不是它的声誉
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如何扩展和改进世界各地的CS教育
六项建议，以便在小学和中学水平上划分CS教育
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AI如何重塑计算机的内容
三个关键方式人工智能正在改变它意味着计算的意义
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编程仇恨进入AI将是有争议的，但可能是必要的
对于创造的意识，以取得价值判断，喜欢和不喜欢的功能都必须成为系统的一部分。
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基础设施作为代码
帮助软件开发人员使用代码来访问更好的控制对云基础架构资产
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走向可重复的机器学习
报告基于机器的学习研究可以帮助提高透明度和再现性
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赞成AI研究人员更多的科学传播
那些开发的AI应该做更多的是解决它围绕它的误解，炒作和错误信息
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有用知识的无用性
今天的强大但很少了解AI突破性回声过去的意外科学进步的例子
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透明度可以帮助修复社交媒体 - 如果有人可以定义它
透明度承诺用户对社交媒体服务的更多洞察力和权力，而且还要发出我们必须弄清楚的程度
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行业领导人表示，秒不伤害加密创新
Ethereum联合创始人Joe Lubin表示，SEC主席Gensler可能需要更大的加密行业权威
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“小数据”对于机器学习也至关重要
你从未听说过的最有前途的AI方法不需要变大
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Facebook举报人不会改变任何东西
Whistleblowing保持了一个人的敏捷者而不是已经完成工作的动作。
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Facebook举报人Sophie Zhang也有一条消息媒体，也有一条消息
张先生在弗朗斯·普鲁根之前向Facebook的指控前进，所以为什么这么长时间才能倾听？
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Facebook使用欺骗性数学来隐藏其仇恨的讲话问题
该公司声称其AI惊人在删除有害内容，但内部文件表明该算法无效
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五角大楼希望AI在发生之前预测事件
预计支持AI的平台将在制定任何不可逆转的举措之前提供对抗性行动的战略警告
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元学习和基于模型的强化学习
斯坦福教授切尔西·芬恩谈论机器人和元学习研究
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大会的科技听证会的游行完全失去了情节
政治剧院取代了类似成就的任何东西
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为什么机器人应该尽可能多地害怕死亡
为了获得全面的人工综合情报，可能需要担心自己的死亡率
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FDA应更好地调节医学算法
大多数人不需要原子能机构的批准，而且通常不需要临床试验的人
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哪个加密平台将统治它们？
Ethereum可以仍然是开发人员选择的Crypto平台吗？
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Instagram不是禁止女孩的唯一社交媒体
研究人员和记者一直在记录社交媒体对举办举办举办的弗拉斯弗朗斯的证词之前的孩子的有害影响
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美国人需要一个AI动力世界的权利
白宫科技政策办公室正在开发防范强大技术的原则 - 与公众的投入
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超级化的AIS：真正智能的机器只是一个规模的问题吗？
用卓越的流畅性写入的巨大神经网络导致了建议，即扩大的建议将迎来最终真正的机器智能
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Doj希望公司承认他们的网络安全问题
机构计划使用内战时代“林肯法”来实施网络安全披露
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调节加密货币的挑战
S.E.C.尚未在加密货币上制定明确的规则，留下行业猜测。也许这就是原子能机构想要的方式。
来自ACM意见
云会吃你的ai吗？
大云提供商在谈到AI方面有很多，但他们是唯一的游戏吗？